Python装饰器计时结果与直接调用计时结果不一致原因咨询

代码 #

from time import time
def speed_test(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time()
        func(*args, **kwargs)
        end = time() - start
        print(f"Execution time is: {end:.17f}s  # Decorator")
    return wrapper
@speed_test 
def sorting(L):
    L.sort() # For example
    
def sorting_1(L1):
    L1.sort()
    
T = [10, 5, 3, 1, 0]
L = T.copy()

sorting(T)

a = time()
sorting_1(L)
b = time() - a
print(f"Execution time is: {b:.17f}s  # Main")

预期输出 #

Execution time is: 0.00000977516174316s  # Decorator
Execution time is: 0.00000977516174316s  # Main

实际输出 #

Execution time is: 0.00000977516174316s  # Decorator
Execution time is: 0.00000572204589844s  # Main

差异原因 #

核心问题是两次排序的列表状态完全不同：

• 调用sorting(T)时，T是未排序的原始列表[10,5,3,1,0]，L.sort()需要完成完整的排序操作，耗时较长。
• 执行完sorting(T)后，T已经被排序为[0,1,3,5,10]，而L = T.copy()复制的是这个已完全有序的列表。后续调用sorting_1(L)时，L.sort()处理的是有序序列，Python内置的Timsort算法对完全有序的序列有极致优化，几乎不需要执行交换操作，因此耗时远低于第一次排序。

装饰器的wrapper函数会带来极其微小的调用开销，但这不是本次差异的主要原因，核心还是列表是否有序的问题。

如果要验证这个结论，可以做两个调整：

• 调换两个函数的调用顺序，先调用sorting_1(L)再调用sorting(T)，会看到第一次计时更长，第二次更短；
• 给L重新赋值为未排序的列表，比如L = [10,5,3,1,0].copy()，此时两次计时结果会基本一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ghoudiy