为什么 `python -m profile scpt.py` 中的 tottime 总和不接近总 运行 时间？
Why doesn't the sum of tottime in `python -m profile scpt.py` come close to the total running time?
我正在尝试分析一个脚本，看看为什么它花了这么长时间，我想知道我是否没有看到什么花费的时间最多。
根据我自己的脚本计时，调用 (python -m profile scpt.py) 需要 27671 秒到 运行，但是当我对输出的 tottime 列求和时，我得到 13410.423 秒。这还不到总时间的一半 运行。
我可以放心，所有可以优化的都是报告的内容，并且我没有遗漏任何重要内容吗？剩下的时间都花在哪儿了？是分析器代码使 运行 没有分析器的脚本实际花费的时间加倍了吗？如果没有，是否有办法获得我丢失的 运行ning 时间统计数据？
缺少的时间是程序在 IO 上被阻塞的时间。
配置文件模块仅测量 CPU 时间。它不是 IO 分析器。
这是墙上时间和 CPU 时间之间的差异。
我正在尝试分析一个脚本，看看为什么它花了这么长时间，我想知道我是否没有看到什么花费的时间最多。
根据我自己的脚本计时，调用 (python -m profile scpt.py) 需要 27671 秒到 运行，但是当我对输出的 tottime 列求和时，我得到 13410.423 秒。这还不到总时间的一半 运行。
我可以放心，所有可以优化的都是报告的内容，并且我没有遗漏任何重要内容吗？剩下的时间都花在哪儿了？是分析器代码使 运行 没有分析器的脚本实际花费的时间加倍了吗？如果没有，是否有办法获得我丢失的 运行ning 时间统计数据？
缺少的时间是程序在 IO 上被阻塞的时间。
配置文件模块仅测量 CPU 时间。它不是 IO 分析器。
这是墙上时间和 CPU 时间之间的差异。