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Python装饰器实战:打造高效性能计时工具

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在数据分析工作中,针对百万,千万级别的数据进行分析是常有的事情,
因此,分析代码性能的重要性不容忽视,能够有一个方便快速的测试函数性能的方法,
对于我们快速发现性能瓶颈,及时优化,提高项目的开发效率至关重要。
本文介绍如何通过Python装饰器来实现性能计时工具
帮助我们在不改变现有代码的基础上,随时测试函数的执行时间。
1. 概要

装饰器来实现这样计时的工具有以下一些好处:
首先,侵入性小,使用装饰器可以非常方便地为函数添加性能计时功能,则无需修改函数的内部代码。
这使得代码更加整洁,也更容易维护。
其次,复用性强,一旦创建了一个性能计时装饰器,就可以将其应用于多个函数,而无需为每个函数单独编写性能计时的代码。
这样不仅提高了代码的效率,也降低了出错的可能性。
最后,是灵活度高,装饰器允许你根据需要定制性能计时的行为,不仅可以打印到终端,也可以根据需求将性能测试结果写入文件或者数据库。
2. 实现计时机制

下面是我目前在用的一个计时装饰器,开发过程中经常用它来看看可能存在性能问题的函数的执行时间。
  1. from functools import wraps
  2. from time import perf_counter
  3. def timeit(loop: int = 1):
  4.     """
  5.     函数执行失败时,重试
  6.     :param loop: 循环执行次数
  7.     :return:
  8.     """
  9.     # 校验参数,参数值不正确时使用默认参数
  10.     if loop < 1:
  11.         loop = 1
  12.     def decorator(func):
  13.         @wraps(func)
  14.         def wrapper(*args, **kwargs):
  15.             sum_time: float = 0.0
  16.             for i in range(loop):
  17.                 start_time: float = perf_counter()
  18.                 ret = func(*args, **kwargs)
  19.                 end_time: float = perf_counter()
  20.                 sum_time += end_time - start_time
  21.             print(
  22.                 f"函数({func.__name__})共执行{loop}次,平均执行时间 {(sum_time/loop):.3f} 秒"
  23.             )
  24.             return ret
  25.         return wrapper
  26.     return decorator
复制代码
这个装饰器只有一个参数(loop),这个参数可以设置需要反复执行几次待测试的函数(func)。
比如loop设置100,这个装饰器会计算函数(func)执行100次的平均时间。
3. 使用示例

我们用一个模拟的耗时计算函数(compute)来看看这个装饰器的效果。
  1. from decorators import timeit
  2. import time
  3. import random
  4. @timeit(1)
  5. def compute():
  6.     time.sleep(random.random() / 10)
  7.     return 100
  8. if __name__ == "__main__":
  9.     result = compute()
  10.     print(f"{result = }")
复制代码

从运行结果可以看出,这个timeit装饰器不影响函数的返回值,
不过,这里只执行一次,执行时间存在一定的随机性。
可以将上面代码中的@timeit(1)改成@timeit(100),再看看执行结果。

执行次数多了之后,平均执行时间开始逼近随机数的中值0.05。
一般性能测试时,都会设置loop这个参数至少大于10,而不会只执行一次。
4. 总结

总之,基于Python装饰器实现的函数性能计时工具具有代码简洁、复用性强、灵活度高、便于性能分析、易于集成等诸多好处。
这些好处使得它成为我们在进行代码性能分析和优化时的有力工具。

来源:https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/18106433
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