我要评论一、为什么需要统计函数执行时间
- 识别性能瓶颈，优化关键代码路径
- 对比不同算法或实现的性能差异，量化优化效果
- 监控生产环境中关键功能的性能表现
- 建立性能基准，评估代码改进效果
- 诊断偶发的性能下降问题
二、python中的时间统计方法
使用 time 模块
import time
start_time = time.time() # 记录开始时间
your_function() # 执行目标函数
end_time = time.time() # 记录结束时间
execution_time = end_time - start_time
print(f"函数执行时间: {execution_time:.6f}秒")
特点：
- 简单直接
- 精度约为毫秒级
- 受系统时间调整影响
使用 time.perf_counter()
import time
start = time.perf_counter() # 高精度计时器
your_function()
end = time.perf_counter()
print(f"函数执行时间: {end - start:.6f}秒")
特点：
- 精度可达纳秒级
- 不受系统时间调整影响
- 适合测量短时间间隔
注意
windows 和 linux 的底层计时机制不同，time.perf_counter()在不同操作系统上的精度可能略有差异。
使用 timeit 模块
import timeit
# 测量单次执行
time_taken = timeit.timeit('your_function()',
setup='from __main__ import your_function',
number=1)
print(f"执行时间: {time_taken:.6f}秒")
# 测量多次执行求平均
repeat = 1000
total_time = timeit.timeit('your_function()',
setup='from __main__ import your_function',
number=repeat)
print(f"平均执行时间: {total_time/repeat:.6f}秒")
特点：
- 自动禁用垃圾回收以获得更稳定结果
- 适合测量小代码段的执行时间
- 可以方便地重复多次测量
使用装饰器（推荐的解决方案）
import time
import functools
def timer(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.perf_counter()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.perf_counter()
print(f"{func.__name__} 执行时间: {end_time - start_time:.6f}秒")
return result
return wrapper
@timer
def example_function(n):
return sum(i*i for i in range(n))
example_function(1000000)
特点：
- 代码复用性高
- 非侵入式测量
- 可以轻松添加或移除计时功能
使用上下文管理器
from contextlib import contextmanager
import time
@contextmanager
def timer_context(name):
start = time.perf_counter()
yield
end = time.perf_counter()
print(f"{name} 执行时间: {end - start:.6f}秒")
with timer_context("复杂计算"):
# 在这里执行需要计时的代码
result = sum(i*i for i in range(1000000))
特点：
- 适合测量代码块的执行时间
- 不需要封装函数
- 可以嵌套使用
三、高级用法
对于更复杂的性能分析，可以使用 cprofile 模块：
import cprofile
def your_function():
# 函数实现
pass
# 运行性能分析
profiler = cprofile.profile()
profiler.enable()
your_function()
profiler.disable()
profiler.print_stats(sort='time')
四、异步函数计时
异步代码（async/await）的计时需要特殊处理，可以使用 asyncio 模块提供的方法。
使用 asyncio 专用计时器
import asyncio
async def task():
start = asyncio.get_event_loop().time() # 事件循环内部时钟
await asyncio.sleep(1)
end = asyncio.get_event_loop().time()
print(f"耗时: {end - start:.2f}秒") # 准确记录协程生命周期
asyncio.run(task())
隔离cpu耗时（适用于混合计算/io场景）
async def pure_cpu_work():
start = time.perf_counter() # 仅测量cpu计算部分
result = sum(i*i for i in range(10**6))
end = time.perf_counter()
print(f"cpu计算耗时: {end - start:.2f}秒")
return result
async def main():
await pure_cpu_work() # 只统计计算时间
await asyncio.sleep(1) # io等待单独处理
asyncio.run(main())
使用 asyncio.run() 包装（python 3.7+）
async def async_task():
await asyncio.sleep(1)
start = time.perf_counter()
asyncio.run(async_task()) # 包含事件循环启动/关闭时间
end = time.perf_counter()
print(f"总耗时: {end - start:.2f}秒")
五、应用建议
精度选择
- 对于长时间运行的任务（>1秒），使用
time.time()足够 - 对于短时间测量，使用
time.perf_counter()
多次测量
- 对于快速函数，执行多次求平均值
- 注意第一次执行可能因缓存等因素较慢
环境控制
- 关闭其他占用cpu的程序
- 在相同环境下进行比较测试
结果分析
- 关注相对差异而非绝对数值
- 考虑标准差而不仅是平均值
相对差异 vs 绝对数值
相对差异 = (新值 - 旧值)/旧值 × 100%
绝对数值 = 直接测量结果（如 0.25秒）
绝对差异0.05秒看似很小，但相对10%的提升可能是显著的
不同机器/环境下绝对数值会变化，但相对差异通常保持稳定
帮助判断优化有效性（如5%以下差异可能是测量误差）
平均值 vs 标准差
平均值：所有测量结果的平均数
标准差（σ）：数据离散程度的度量
高标准差可能暗示：
存在资源竞争（如gc、线程切换）
特殊输入导致性能波动
测量环境不稳定
示例：
# 两组测量结果（单位：秒） 组a = [0.48, 0.49, 0.50, 0.51, 0.52] # 平均值0.50，σ≈0.015 组b = [0.35, 0.45, 0.50, 0.55, 0.65] # 平均值0.50，σ≈0.118 # 虽然平均值相同，但： # - 组a性能稳定 # - 组b存在偶发的严重性能下降
在需要稳定性的场景（如实时系统），低标准差比低平均值更重要。
六、常见误区
- 只测量一次：单次测量可能受系统波动影响
- 忽略预热效应：第一次执行通常较慢
- 测量包含打印时间：i/o操作会显著影响结果
- 在开发环境评估生产性能：环境差异可能导致结果不准确
七、总结
python 提供了多种统计函数执行时间的方法，从简单的 time.time() 到专业的 cprofile 工具。选择合适的方法取决于具体需求：
- 快速检查：使用
time.time()或装饰器 - 精确测量：使用
time.perf_counter() - 重复测试：使用
timeit - 全面分析：使用
cprofile
通过合理使用这些工具，可以有效地识别和解决性能问题，提升代码效率。
以上就是python统计函数执行时间的多种方法的详细内容，更多关于python统计函数执行时间的资料请关注代码网其它相关文章！
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