在运行程序时，除了要考虑到代码的流畅性，对于运行时间的考量也是重要的环节，相信大家都不愿意在等待程序的运行方面浪费掉时间。很多小伙伴在对函数的使用上非常感兴趣，小编也收集了一些关于函数在多线程中的使用。关于time函数的使用，正好能减少在多线程中程序运行的时间，不知道有没有小伙伴把这两个知识点联系起来，接下来我们就看看怎么操作吧。

# 顺序执行test1,test2
import time
 
def test1(arg1):
    print("启动任务1")
    print("任务1的参数为{}".format(arg1))
    time.sleep(5)
    print("结束任务1")
 
 
def test2(arg2):
    print("启动任务2")
    print("任务2的参数为{}".format(arg2))
    time.sleep(2)
    print("结束任务2")
 
 
def main():
    start_time = time.time()
    test1("ONE")
    test2("TWO")
    end_time = time.time()
    total_time = end_time - start_time
    print("所有任务结束，总耗时为：{}".format(total_time))
 
 
if __name__ == "__main__":
main()

这里我们顺序执行两个函数，用time.sleep()强制休息几秒钟，代替程序执行时间。然后用time.time()记录总耗时。

可以看到，顺序执行时，程序主要耗时在time.sleep()上，这与我们考虑的是一样的，打印语句基本不耗时间。

再来看下使用线程的执行时间。

# 同时执行test1,test2
import time
import threading
 
def test1(arg1):
    print("启动任务1")
    print("任务1的参数为{}".format(arg1))
    time.sleep(5)
    print("结束任务1")
 
def test2(arg2):
    print("启动任务2")
    print("任务2的参数为{}".format(arg2))
    time.sleep(2)
    print("结束任务2")
 
def main():
    start_time = time.time()
    t1 = threading.Thread(target=test1,args=("ONE",))
    t2 = threading.Thread(target=test2,args=("TWO",))
    t1.start()
    t2.start()
 
    # 等待两个子线程结束再结束主线程
    t1.join()
    t2.join()
 
    end_time = time.time()
    total_time = end_time - start_time
    print("所有任务结束，总耗时为：{}".format(total_time))
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这里为了督促小伙伴们勤奋动手运行代码，小编暂时卖个关子不放出结果，但是两者对比后的答案是使用time函数比我们一般的运行要快了两秒，是不是很厉害呢~这种在数据量增多的时候，差距会比较明显。