跟踪python代码块时间的小工具。
about-time的Python项目详细描述
关于时间
跟踪python代码块时间的小工具。
它是做什么的？
有时，我需要一些东西来记录代码执行，或者提取要发送到inflox的度量，所以我创建了这个工具。
当需要同时跟踪两条或多条线/块，或同时跟踪块的全部/部分关系时，简单的start = time.time()和end = time.time() - start不会剪切它。
这个工具可以测量代码块的执行时间，甚至可以通过漂亮的“人”表示来计算迭代次数和系统吞吐量。
如何安装？
就在你的python venv中做：
$ pip install about-time
如何使用？
有三种操作模式：上下文管理器、可调用处理程序和迭代器度量。
一。像上下文管理器一样使用：
fromabout_timeimportabout_timewithabout_time()ast_whole:withabout_time()ast_1:func_1()withabout_time()ast_2:func_2('params')
然后，获取如下计时：
# python 3.7 example, using f strings.print(f'func_1 time: {t_1.duration_human}')print(f'func_2 time: {t_2.duration_human}')print(f'total time: {t_whole.duration_human}')
还有duration属性，它返回以秒为单位的实际浮点时间。
secs=t_whole.duration
2.像可调用的处理程序一样使用它：
t_1=about_time(func_1)t_2=about_time(lambda:func_2('params'))
如果使用可调用处理程序语法，将有一个名为result的新字段来获取函数的结果！
results=t_1.result,t_2.result
或者您可以混合和匹配：
withabout_time()ast_whole:t_1=about_time(func_1)t_2=about_time(lambda:func_2('params'))
三。使用它来计算迭代次数并测量吞吐量：
把你的iterable包起来，重复它！因为我们内部有持续时间信息，所以它可以计算整个块的吞吐量。在没有长度的生成器中特别有用（但您可以将其与任何iterable一起使用）：
此模式需要一个小的回调函数（可以是内部函数或lambda），允许您以任何方式使用for循环，当iterable耗尽时，回调将自动调用。
defcallback(t_func):logger.info('func: size=%d throughput=%s',t_func.count,t_func.throughput_human)items=filter(...)foriteminabout_time(callback,items):# use item any way you want.process(item)# the callback is already called upon getting here.
一些不错的功能
人类是一等公民：）
我考虑过设计人性化函数的两个关键概念：3.44s比3.43584783784s更有意义，14.12us比.0000141233333s更好。换一种说法，我最多将值四舍五入到小数点后两位，然后找到表示它的较小单位，将小于1的值最小化。
请注意，考虑到应用了舍入，它会动态地找到表示该值的最佳单位。因此，如果一个值是例如0.999999，它在舍入后会像1000.0ms一样结束，但它会自动升级到下一个单元1.0s。
duration_human将从纳秒无缝地更改为小时。小于60秒的值最多以两位数精度呈现（小数点右侧的零未显示），从1分钟开始，呈现“hours:minutes:seconds.m”毫秒（只有一位数精度）。直接来自单元测试的一些示例：
| duration (float seconds) | duration_human |
|---|---|
| .00000000185 | '1.85ns' |
| .000000999996 | '1.0us' |
| .00001 | '10.0us' |
| .0000156 | '15.6us' |
| .01 | '10.0ms' |
| .0141233333333 | '14.12ms' |
| .1099999 | '110.0ms' |
| .1599999 | '160.0ms' |
| .8015 | '801.5ms' |
| 3.434999 | '3.43s' |
| 59.999 | '0:01:00' |
| 68.5 | '0:01:08.5' |
| 125.825 | '0:02:05.8' |
| 4488.395 | '1:14:48.4' |
这个throughput_human有着相似的逻辑，而对于人脑来说，更难弄清楚：如果处理1165263项需要123秒，它的速度有多快？即使是为了找出每个项目的时间9473秒也没有多大意义。除以3600我们得到每个项目的2.63小时，并且吞吐量很好地返回为0.38/h。该工具具有每秒、每分钟和每小时。一些示例：
| duration (float seconds) | number of elements | throughput_human |
|---|---|---|
| 1. | 10 | '10.0/s' |
| 1. | 2500 | '2500.0/s' |
| 2. | 1 | '30.0/m' |
| 2. | 10 | '5.0/s' |
| 1.981981981981982 | 11 | '5.55/s' |
| 100. | 10 | '6.0/m' |
| 1600. | 3 | '6.75/h' |
| .99 | 1 | '1.01/s' |
| 1165263. | 123 | '0.38/h' |
准确度
此工具支持所有版本的python，但在pythons中，=3.3，代码使用新的time.perf_counter来获得更高的分辨率和更小的错误传播。在旧版本中，它使用time.time。
许可证
这个软件是根据麻省理工学院的许可证授权的。有关许可证全文，请参阅顶部分发目录中的许可证文件。
不错吧？
谢谢你的兴趣！
我希望你用这个工具玩得开心！：）
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