Python time.process_time的高效代碼計時方法

一、time模塊中的process_time()

在Python中，計時方法可以使用time模塊中的process_time()。

首先，我們需要導入time模塊，然後使用process_time()方法來獲取當前進程的CPU時間。

import time
start_time = time.process_time()
#執行代碼
end_time = time.process_time()
process_time = end_time - start_time
print("代碼執行時間:", process_time)  #單位為秒

以上代碼中，start_time和end_time記錄的是代碼執行前和執行後的時間，process_time則是兩者之差，即代碼的執行時間。

二、使用裝飾器計時

為了更加方便，我們可以將時間計時的代碼封裝成一個裝飾器，然後在需要計時的代碼上添加@計時器的方式實現計時。

import time
def timer(func):
    def wrapper(*args):
        start_time = time.process_time()
        func(*args)
        end_time = time.process_time()
        process_time = end_time - start_time
        print("代碼執行時間:", process_time, "秒")
    return wrapper
@timer
def my_func():
    #需要計時的代碼
my_func()

以上代碼中，timer()函數是一個裝飾器，它返回一個內部的wrapper()函數，wrapper()函數接收任意數量的參數，使用*args表示，然後在函數執行前記錄開始時間start_time，函數執行後記錄結束時間end_time，計算得出代碼執行的時間process_time。最後輸出執行時間。可以看到my_func()函數被@timer裝飾器修飾，實現了自動計時的功能。

三、使用contextmanager實現計時器

Python還提供了contextmanager模塊，它可以實現上下文管理器的功能。使用with語句，我們可以方便地管理代碼塊的操作。我們可以結合time模塊和contextmanager模塊來實現一個方便的計時器。

import time
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def timeit(name):
    start_time = time.process_time()
    yield
    end_time = time.process_time()
    print(f"{name}代碼執行時間: {end_time - start_time}秒")
with timeit("代碼塊名稱"):
    #需要計時的代碼

以上代碼中，我們定義了一個timeit()上下文管理器，接受一個參數name，表示代碼塊的名稱。在yield之前記錄了開始時間start_time，在yield之後記錄了結束時間end_time，並輸出代碼塊執行的時間。然後我們使用with語句調用該上下文管理器，將需要計時的代碼放在with語句塊內即可。

四、結語

本文介紹了Python中計時的三種方法：使用time模塊的process_time()方法、使用裝飾器進行計時、使用contextmanager實現計時器。這些方法可以幫助我們很好地了解代碼的運行效率和優化空間。

建議在開發過程中，對需要優化的代碼使用這些技巧進行計時，並及時檢查程序中的性能熱點，進而實現代碼優化。