python计量程序运行时间

在Python中，可以使用time模块来计量程序运行时间。具体的步骤如下：

1. 导入time模块：在程序的开头，使用`import time`语句导入time模块。

2. 记录开始时间：在需要计量时间的代码段之前，使用`start_time = time.time()`语句记录开始时间。

3. 执行需要计量时间的代码段。

4. 记录结束时间：在代码段执行完毕后，使用`end_time = time.time()`语句记录结束时间。

5. 计算运行时间：使用`elapsed_time = end_time - start_time`语句计算程序的运行时间。

下面是一个示例代码：

import time

# 记录开始时间
start_time = time.time()

# 需要计量时间的代码段
for i in range(1000000):
    pass

# 记录结束时间
end_time = time.time()

# 计算运行时间
elapsed_time = end_time - start_time

print("程序运行时间：", elapsed_time, "秒")

这样就可以得到程序的运行时间。注意，elapsed_time的单位是秒。

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python语言使用prometheus的

Python 使用 Prometheus 的主要目的是为了监控和度量应用的性能、响应时间和资源消耗等关键指标。Prometheus 是一种开源系统监控工具，它可以帮助开发者理解和优化他们的应用程序。以下是使用 Prometheus 的几个核心概念及其在 Python 应用场景下的应用：

### 1. **安装 Prometheus 和其配套组件**

首先，在您的 Python 应用环境中需要安装 Prometheus 相关的库和组件。例如，您可能需要用到 `prometheus_client` 来采集数据，并将它们发布给 Prometheus。

pip install prometheus-client

### 2. **编写 Metrics**

在 Python 应用程序中，您可以创建自定义的 Prometheus 标签和计量项。例如，如果您有一个 API 接口，可以记录请求处理时间作为计量项：

from prometheus_client import Counter

api_requests_total = Counter('api_requests_total', 'API requests by status code and path')

def my_api_handler():
    api_requests_total.labels(status='success', path='/your/path').inc() # 增加计数
    # 执行其他业务逻辑
    
# 每次 API 调用时，都会增加计数

### 3. **暴露 Metrics 给 Prometheus 爬虫**

为了让 Prometheus 收集到您的 Metrics 数据，您需要从 Prometheus 客户端导出数据并将其注册给 Prometheus Server 或者通过 HTTP endpoint 发送给 Prometheus。通常，通过 Prometheus Client 库提供的 `CollectorRegistry` 实例可以完成这一过程。

from prometheus_client import start_http_server, REGISTRY

registry = REGISTRY
start_http_server(9095)

# 将 metrics 注册到全局 registry 上
for metric in [api_requests_total]:
    registry.register(metric)

### 4. **配置 Prometheus Server**

启动 Prometheus Server 并配置它去抓取来自您 Python 应用的 Metrics。这通常涉及修改 Prometheus 配置文件（如 `/etc/prometheus/prometheus.yml`），添加规则来指定如何处理您的 Metrics。

### 5. **查看和分析 Metrics**

一旦 Prometheus Server 正常运行并收集了 Metrics，您就可以通过 web 用户界面 (`http://localhost:9090`) 查看和分析这些数据。此外，您还可以利用各种可视化工具，如 Grafana，来进行更深入的数据探索和趋势分析。

### 6. **报警和通知**

Prometheus 提供了一套丰富的机制用于设置阈值和触发警报，当特定 Metrics 超过预设的阀值时，可以发送邮件、短信或其他形式的通知。

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