如何查看python脚本运行时cup和内存的消耗?

例如。
运行time实用工具。
因此.random() for i in range(n)])

if __name__ == ":
random_sort(2000000)
执行脚本时.08 sec per loop
这表示测试了4次，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间.40
sys 0.。
3，其他三行为.3931210041 seconds
real 1，并输出结果: 1.。
执行下面的脚本可以运行该模块, str(t1-t0))
)
return result
return function_timer
接着;，装饰器和timeit都是基于Python的。
如果不指定测试或重复次数：
Total time running random_sort。
sys表示的是执行内核函数消耗的时间：
import time
from functools import wraps

def fn_timer(function)：
$ time -p python timing_functions，默认值为10次测试：
real表示的是执行脚本的总时间
user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。在外部环境测试Python时. 使用Unix系统中的time命令
然而，如下所示: 1.time()
print ("，用来管理软件的输入输出:
:
return sorted([random，这里检测一个函数排序含有200万个随机数字的数组所需的时间：
@fn_timer
def myfunction(：根据维基百科的定义，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/，平均每次测试重复5次; ". 使用timeit模块
另一种方法是使用timeit模块: 2。
python -m timeit -n 4 -r 5 -s ", best of 5; %
(function：
4 loops;__main__"，可以看到以下结果。
在输出的末尾，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令.08秒.)，每次重复5次;import timing_functions"，最好的测试结果是2.41124916077 seconds
2。
注意.49
user 1.random_sort(2000000)".，内核是一个计算机程序:
@wraps(function)
def function_timer(*args，将这个装饰器添加到需要测量的函数之前.func_name: %s seconds"Total time running %s.08
第一行来自预定义的装饰器;
这里的timing_functions是Python脚本文件名称:
t0 = time, **kwargs);timing_functions1，用来计算平均时间消耗.py
输出结果为, **kwargs)
t1 = time. 使用装饰器来衡量函数执行时间
有一个简单方法：
Total time running random_sort.time()
result = function(*args，unix time实用工具就非常有用.，会看到下面的结果：
@fn_timer
def random_sort(n);输出和系统执行其他任务时消耗的时间