如何在python3.7中测量python-asyncio

Question

我想计算python异步性能并仅选择CPU时间成本。

我已经阅读了如何测量-pythons-asyncio-code-performance。

但是异步。Task._step更改为私有，写入C模块

import asyncio
print(asyncio.Task)  # _asyncio.Task
print(dir(asyncio.Task))
['__await__', '__class__', '__del__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', 
'__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', 
'__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__ne__', 
'__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', 
'__str__', '__subclasshook__', '_asyncio_future_blocking', '_callbacks', '_coro', 
'_exception', '_fut_waiter', '_log_destroy_pending', '_log_traceback', '_loop', 
'_must_cancel', '_repr_info', '_result', '_source_traceback', '_state', 'add_done_callback', 
'all_tasks', 'cancel', 'cancelled', 'current_task', 'done', 'exception', 'get_loop', 
'get_stack', 'print_stack', 'remove_done_callback', 'result', 'set_exception', 'set_result']

我不能破解只使用 py-code，因为我不想失去 c 代码性能。

Answer 1

这样的东西可能简单而有用，

import time
def time_this(func, *args, **kwargs):
    st = time.process_time()
    func(*args, **kwargs)
    return time.process_time() - st

下面是一个例子，

In [1]: import time, asyncio
   ...: 
   ...: def time_this(func, *args, **kwargs):
   ...:     st = time.process_time()
   ...:     func(*args, **kwargs)
   ...:     return time.process_time() - st
   ...: 
   ...: print(time_this(asyncio.run, asyncio.sleep(5)))
0.001157819000000007

更新#1：

或者，您可以遵循此方法，编写自己的事件循环策略。