简单性能分析
Written By Python高效编程
装饰器实现：
@timer 就相当于 timer(waste_some_time) 的简化版本。
装饰器是一种将函数作为参数并进行包装（加强函数功能）的“语法糖”，具有方便、易用、可复用的特点。
其中 wrapper 函数，是 timer 函数的内置函数，可以使用 timer 函数中的局部变量。也就是说，在 wrapper 函数内部，可以直接使用 timer 函数传进来的参数 func。
wrapper(*args, **kwargs)、func(*args, **kwargs) 表示接受任何参数。如果括号中空白的话，传进来的 func 如果有参数的话，Python 解释器会报错。
# 错误写法
def do_twice(func):
def wrapper():
func()
func()
return wrapper
@do_twice
def waste_some_time(vol):
ulist = []
for i in range(vol):
ulist.append(i)
# TypeError: waste_some_time() missing 1 required positional argument: 'vol'
正确操作如下：
# 微信公众号：Python高效编程
import functools
import time
## 装饰器
def timer(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
begin_time = time.perf_counter()
value = func(*args, **kwargs)
end_time = time.perf_counter()
run_time = end_time - begin_time
print('{} 共用时：{} s'.format(func.__name__, run_time))
return value
return wrapper
@timer
def waste_some_time():
ulist = []
for i in range(1000):
ulist.append(i)
#输出：waste_some_time 共用时：8.039700333029032e-05 s
ipython 与 jupyert notebook
魔法命令：%timeit waste_some_time()
输出： 56.7 µs ± 204 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
https://blog.csdn.net/weixin_43773093/article/details/87824347
