在开发完程序后可能需要对程序进行性能评估，比方说运行速度和内存占用在不同输入和参数情况下的表现。在 Linux 使用 GNU time 可以很轻松地测量到这些指标，为什么说 GNU time 呢？因为系统可能有 2 个 time 命令，一个是 shell 内置的，一个是 GNU time 命令，后者路径往往是 /usr/bin/time 可通过路径调用。
# shell 内置 time
$ type time
time is a shell keyword
# GNU time
$ which time
/usr/bin/time
两个 time 命令的输入格式都是：
time [option ...] command [argument ...]
即 time 命令本身 + time 命令参数 + 要测量的命令（程序）及其参数。
直接调用 time 命令时可能会调用到 shell 内置的，建议使用 /usr/bin/time 路径调用。
# shell 内置 time
$ time echo "just test"
just test
real 0m0.000s
user 0m0.000s
sys 0m0.000s
# GNU time
$ /usr/bin/time echo "just test"
just test
0.00user 0.00system 0:00.00elapsed 50%CPU (0avgtext+0avgdata 1792maxresident)k
0inputs+0outputs (0major+80minor)pagefaults 0swaps
GNU time 默认输出格式为：
%Uuser %Ssystem %Eelapsed %PCPU (%Xtext+%Ddata %Mmax)k
%Iinputs+%Ooutputs (%Fmajor+%Rminor)pagefaults %Wswaps
可通过 -f 参数修改输出格式，如：
$ /usr/bin/time -f "%e elapsed %E user" echo "just test"
just test
0.00 elapsed 0:00.00 user
使用 -v 参数报告所有统计信息，我一般是这么用的，因为一般 benchmark 都是要进行大量不同条件的测试，而且要有重复。不如输出所有统计保存到文件，再写个脚本去汇总统计。
$ /usr/bin/time -v echo "just test"
just test
Command being timed: "echo just test"
User time (seconds): 0.00
System time (seconds): 0.00
Percent of CPU this job got: 100%
Elapsed (wall clock) time (h:mm:ss or m:ss): 0:00.00
Average shared text size (kbytes): 0
Average unshared data size (kbytes): 0
Average stack size (kbytes): 0
Average total size (kbytes): 0
Maximum resident set size (kbytes): 1792
Average resident set size (kbytes): 0
Major (requiring I/O) page faults: 0
Minor (reclaiming a frame) page faults: 81
Voluntary context switches: 1
Involuntary context switches: 0
Swaps: 0
File system inputs: 0
File system outputs: 0
Socket messages sent: 0
Socket messages received: 0
Signals delivered: 0
Page size (bytes): 4096
Exit status: 0
其中 "Maximum resident set size" 指命令最大内存占用；"Elapsed (wall clock) time" 是命令现实的耗时；"User time" 和 "System time" 加起来是 CPU time。
内存占用多进程问题
如果使用多进程要注意最大内存占用是否是所有进程的加总，下面用一个测试脚本说明可能的问题，用 GNU time 测量结果与 psutil 测量结果进行比较。
将下面代码写入 MemoryTest.py 文件，代码定义一个 use_memory 函数会创建一个包含 1000000 随机浮点数的列表。然后分别测试使用和不使用多进程时最大内存占用。
import multiprocessing
import random
import time
def use_memory(i):
random.seed(1001)
random_list = [random.random() for _ in range(1000000)]
time.sleep(10)
return None
# 非多进程测试时使用
use_memory(0)
# 多进程测试时使用
with multiprocessing.Pool(4) as poool:
poool.map(use_memory, range(4))
使用 time 命令测试不使用多进程的结果如下：
$ /usr/bin/time -f %M python MemoryTest.py
403584
默认单位为 Kbytes。
使用多进程（4 进程）的结果：
$ /usr/bin/time -f %M python MemoryTest.py
401632
两个结果相近，这不符合预期，莫非 time 只是测量一个子进程，没有给所有的加总处理？
作为对比，写一个 GetMemory.py 脚本，脚本里使用 psutil 每隔 1 秒对命令测量一次内存占用，并输出最大的占用值。
import psutil
import subprocess
import time
def peak_memory(process: psutil.Process) -> int:
rss = process.memory_info().rss
for child_process in process.children():
rss += child_process.memory_info().rss
return rss
if __name__ == "__main__":
run_cmd = subprocess.Popen(["python", "MemoryTest.py"])
process = psutil.Process(run_cmd.pid)
max_memory = 0
# 只要 MemoryTest.py 没结束就每隔 1 秒钟测量一次内存占用
while run_cmd.poll() is None:
each_memory = peak_memory(process)
if each_memory > max_memory:
max_memory = each_memory
time.sleep(1)
print(f"Peak Memory (Kbytes): {int(max_memory / 1024)}")
脚本使用 poll 函数检测命令是否完成，不使用 psutil 的 is_running 函数，因为在 while 循环使用后者，会导致命令完成后由于主程序未接受退出状态并处理，命令变成 zombie 状态。由于 psutil.Process 是跟 pid 绑定的，而系统 pid 是会被重复使用的，所以用这个模块要注意操作。
使用 psutil 测量时，不使用多进程结果：
$ python GetMemory.py
Peak Memory (Kbytes): 403712
跟之前使用 time 测量结果相近。
使用多进程结果：
$ python GetMemory.py
Peak Memory (Kbytes): 1620840
大小约是不使用多进程的 4 倍，这也是设置的进程数，看起来是合理的。
