在运行复杂的Python程序时，执行时间会很长，这时也许想提高程序的执行效率。但该怎么做呢？
首先，要有个工具能够检测代码中的瓶颈，例如，找到哪一部分执行时间比较长。接着，就针对这一部分进行优化。
同时，还需要控制内存和CPU的使用，这样可以在另一方面优化代码。
因此，在这篇文章中我将介绍7个不同的Python工具，来检查代码中函数的执行时间以及内存和CPU的使用。
1. 使用装饰器来衡量函数执行时间
有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：
import time
from functools import wraps
def fn_timer(func
2022-07-21 19:16:42
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在matlab中，为了验证比较两个算法直接的效率，我们常常需要计算某段程序的运行时间，而常用的也就是三种方法
2022-04-06 19:47:15
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C语言测试程序运行时间各种函数总结，可以便于调试程序，提高程序算法，考虑函数代码功能的方方面面，让自己对代码了解的更多
2021-12-02 11:58:22
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很多应用软件都有试用期限制，RunAsDate工具可以修改指定的程序运行的时间，而不需要去更改系统时间！
2021-09-05 11:56:33
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在DSP的开发中，我们往往需要知道各个代码段所需的运行时间，本文档给出了CCS3.3环境用profile测试代码运行时间的步骤，这个方法虽然简便，但是精确率低。除此之外统计时间还有3种办法，(1)根据C6000编译手册上所说，使用clock()函数。(2)DSP/BIOS下的时间分析器。(3)使用DSP片上自带的时钟，这种是最为精确的。(4)利用TSCL和TSCH测量。本文档给出了各种方法的详细说明以及例程代码。
2019-12-21 19:21:36
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