下面的两个函数执行相同的基本操作集得到一个整数的二进制repr,去掉前两个字符,用零填充然后从右边执行一个切片。
但是,loop1运行的时间是loop2的两倍。对于为什么会出现这种情况的任何见解都将非常感激。
def loop1(wires):
pad = '0'*wires
def _trim(m, sl):
return m[sl:]
def _pad(m):
return pad+m
for n in xrange(2**wires - 1):
m = bin(n)
m = _trim(m, 2)
m = _pad(m)
m = _trim(m, -4)
def loop2(wires):
pad = '0'*wires
for n in xrange(2**wires - 1):
m = bin(n)
m = (pad+m[2:])[-4:]
cProfile.run('loop1(24)')
cProfile.run('loop2(24)')
67108863 function calls in 22.005 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 11.669 11.669 22.005 22.005 <module1>:78(loop1)
33554430 3.834 0.000 3.834 0.000 <module1>:82(_trim)
16777215 1.992 0.000 1.992 0.000 <module1>:84(_pad)
1 0.000 0.000 22.005 22.005 <string>:1(<module>)
16777215 4.510 0.000 4.510 0.000 {bin}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
16777218 function calls in 9.482 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 5.160 5.160 9.482 9.482 <module1>:96(loop2)
1 0.000 0.000 9.482 9.482 <string>:1(<module>)
16777215 4.322 0.000 4.322 0.000 {bin}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
答案 0 :(得分:1)
所谓的tottime
是自我或排他时间,而所谓的cumtime
是包容时间。
添加tottime
列,得到大约46,这是cumtime
的{{1}}。
请注意_run_inner_loop
花费了大量的自我时间,超过24岁。
我怀疑这是在_run_inner_loop
语句中花费的(因为这就是全部)。
如果你试试this,你可以确定下来。