我不能使用常规工具和技术来衡量协程的性能，因为不应该考虑await所花费的时间（或者它应该只考虑从等待但不是IO延迟读取的开销）。
那么如何衡量协程所需的时间呢？我如何比较2个实现并找到更高效的？我使用什么工具？
这个答案最初包含两个不同的解决方案：第一个解决方案基于猴子修补，第二个解决方案不适用于python 3.7及更高版本。这个新版本有望呈现更好，更强大的方法。
首先，标准计时工具（如time）可用于确定程序的CPU时间，这通常是我们在测试异步应用程序性能时感兴趣的。这些测量也可以使用time.process_time()函数在python中执行：
import time
real_time = time.time()
cpu_time = time.process_time()
time.sleep(1.)
sum(range(10**6))
real_time = time.time() - real_time
cpu_time = time.process_time() - cpu_time
print(f"CPU time: {cpu_time:.2f} s, Real time: {real_time:.2f} s")
请参阅下面两种方法产生的类似输出：
$ /usr/bin/time -f "CPU time: %U s, Real time: %e s" python demo.py
CPU time: 0.02 s, Real time: 1.02 s # python output
CPU time: 0.03 s, Real time: 1.04 s # `time` output
在asyncio应用程序中，可能会发生程序的某些同步部分最终执行阻塞调用，从而有效地阻止事件循环运行其他任务。因此，我们可能希望单独记录事件循环从其他IO任务所花费的时间等待的时间。
这可以通过继承default selector来执行某些定时操作并使用custom event loop policy来设置所有内容来实现。 This code snippet提供了这样的策略以及用于打印不同时间度量的上下文管理器。
async def main():
print("~ Correct IO management ~")
with print_timing():
await asyncio.sleep(1)
sum(range(10**6))
print()
print("~ Incorrect IO management ~")
with print_timing():
time.sleep(0.2)
await asyncio.sleep(0.8)
sum(range(10**6))
print()
asyncio.set_event_loop_policy(TimedEventLoopPolicy())
asyncio.run(main(), debug=True)
注意这两个运行之间的区别：
~ Correct IO management ~
CPU time: 0.016 s
Select time: 1.001 s
Other IO time: 0.000 s
Real time: 1.017 s
~ Incorrect IO management ~
CPU time: 0.016 s
Select time: 0.800 s
Other IO time: 0.200 s
Real time: 1.017 s
另请注意，asyncio debug mode可以检测到这些阻塞操作：
Executing <Handle <TaskWakeupMethWrapper object at 0x7fd4835864f8>(<Future finis...events.py:396>) created at ~/miniconda/lib/python3.7/asyncio/futures.py:288> took 0.243 seconds
如果你只想测量“你的”代码的性能，你可以使用类似于单元测试的方法 - 只需猴子补丁（甚至补丁+模拟）最接近的IO协程与期望结果的未来。
主要缺点是例如http客户端相当简单，但让我们说momoko（pg客户端）......如果不知道它的内部结构可能很难做到，它不会包含库开销。
专业人士就像在普通测试中一样：