一、什么是Python Wall Time和CPU Time
Python中，“Wall Time”和“CPU Time”是衡量程序执行时间和资源消耗的两个指标。Wall Time反映的是实际流逝的时间，即程序开始执行到执行完成所经过的时间；而CPU Time则反映的是程序单独占用CPU的时间，不包括等待输入输出和其他外部因素所耗费的时间。
下面是一个简单的代码示例来说明它们的区别：
import time
# 测试程序：计算0~999999的和
start_time = time.time()
s = 0
for i in range(1000000):
s += i
end_time = time.time()
print("Wall Time:", end_time - start_time)
start_cpu = time.process_time()
s = 0
for i in range(1000000):
s += i
end_cpu = time.process_time()
print("CPU Time:", end_cpu - start_cpu)
当我们运行上面这段程序时，输出结果可能类似于：
Wall Time: 0.123456 CPU Time: 0.038461
可以看到，Wall Time和CPU Time的数值差别很大，这是因为Python程序在执行过程中经常会因为等待输入输出、等待其他任务完成等原因而暂停运行，导致Wall Time比CPU Time长。
二、如何计算多个函数的Wall Time和CPU Time
当我们需要比较不同的函数在程序中的执行时间和资源消耗时，我们可以使用Python内置的装饰器来计算它们的Wall Time和CPU Time。
首先，我们定义一个装饰器函数来计算函数的Wall Time：
import time
def calculate_wall_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(func.__name__, "Wall Time:", end_time - start_time)
return result
return wrapper
定义好装饰器函数后，我们在需要计算Wall Time的函数前加上@calculate_wall_time修饰符即可：
@calculate_wall_time
def func_1():
...
类似地，我们可以定义另一个装饰器函数来计算函数的CPU Time：
import time
def calculate_cpu_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_cpu = time.process_time()
result = func(*args, **kwargs)
end_cpu = time.process_time()
print(func.__name__, "CPU Time:", end_cpu - start_cpu)
return result
return wrapper
使用方法同上：
@calculate_cpu_time
def func_2():
...
通过使用装饰器函数，我们可以方便地计算多个函数的Wall Time和CPU Time，并进行比较。
三、如何使用profiler分析程序的性能问题
在比较重要的程序中，我们需要进行更深入的分析才能确定性能瓶颈出现在哪里。Python的内置模块profiler可以帮助我们分析程序的性能问题。
例如，我们定义一个复杂的函数来计算斐波那契数列的第n项：
import time
def fib(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
如果我们需要计算fib(35)时的Wall Time和CPU Time，我们可以使用之前的装饰器函数来计算：
@calculate_wall_time
def test_wall_time():
fib(35)
@calculate_cpu_time
def test_cpu_time():
fib(35)
test_wall_time()
test_cpu_time()
运行结果可能类似于：
test_wall_time Wall Time: 3.524221181869507 test_cpu_time CPU Time: 3.51171875
可以看到，fib(35)的Wall Time和CPU Time都比较长。使用Python内置模块cProfile可以查看这个函数每一行的运行情况和耗费的时间：
import cProfile
cProfile.run('fib(35)')
运行结果可能类似于：
结果输出太长，省略...
在输出结果中，每一行都显示了这个函数在运行中的执行时间和调用次数，我们可以从中找出哪些是时间最长的部分，从而确定可能的性能瓶颈和优化方向。
四、如何优化程序的性能问题
当我们确定了程序的性能瓶颈后，就可以考虑优化程序来提高执行效率。
一些常见的优化方法有：
- 使用局部变量和常量代替全局变量和动态类型
- 使用Python内置函数和模块代替自定义函数和算法
- 使用生成器和迭代器代替列表解析和循环结构
- 使用线程和进程来利用多核CPU
例如，我们可以修改之前的斐波那契数列函数fib(n)来使用局部变量和迭代器进行优化：
def fib(n):
a, b = 0, 1
for i in range(n):
a, b = b, a + b
return a
使用优化后的函数来计算fib(1000000)的Wall Time和CPU Time：
@calculate_wall_time
def test_wall_time():
fib(1000000)
@calculate_cpu_time
def test_cpu_time():
fib(1000000)
test_wall_time()
test_cpu_time()
运行结果可能类似于：
test_wall_time Wall Time: 0.28377318382263184 test_cpu_time CPU Time: 0.28125
可以看到，使用优化后的函数计算fib(1000000)的Wall Time和CPU Time都大幅度优化了。
总结
在Python中，我们可以使用Wall Time和CPU Time来衡量程序执行时间和资源消耗，并使用内置模块profiler来分析程序的性能问题，并使用局部变量、内置函数、迭代器等技巧来优化程序的性能。
