我有一个python脚本，它的工作就像它应该，但我需要写执行时间。我在谷歌上搜索过我应该使用timeit，但我似乎不能让它工作。
我的Python脚本是这样的:
import sys
import getopt
import timeit
import random
import os
import re
import ibm_db
import time
from string import maketrans
myfile = open("results_update.txt", "a")
for r in range(100):
rannumber = random.randint(0, 100)
update = "update TABLE set val = %i where MyCount >= '2010' and MyCount < '2012' and number = '250'" % rannumber
#print rannumber
conn = ibm_db.pconnect("dsn=myDB","usrname","secretPWD")
for r in range(5):
print "Run %s\n" % r
ibm_db.execute(query_stmt)
query_stmt = ibm_db.prepare(conn, update)
myfile.close()
ibm_db.close(conn)
我需要的是执行查询并将其写入文件results_update.txt所需的时间。目的是用不同的索引和调优机制测试数据库的更新语句。
我看到这个问题已经有了答案，但我仍然想补充我的2美分。
我也遇到过类似的情况，我必须测试几种方法的执行时间，因此写了一个小脚本，在其中编写的所有函数上调用timeit。
该脚本也可作为github gist在这里。
希望对你和其他人有所帮助。
from random import random
import types
def list_without_comprehension():
l = []
for i in xrange(1000):
l.append(int(random()*100 % 100))
return l
def list_with_comprehension():
# 1K random numbers between 0 to 100
l = [int(random()*100 % 100) for _ in xrange(1000)]
return l
# operations on list_without_comprehension
def sort_list_without_comprehension():
list_without_comprehension().sort()
def reverse_sort_list_without_comprehension():
list_without_comprehension().sort(reverse=True)
def sorted_list_without_comprehension():
sorted(list_without_comprehension())
# operations on list_with_comprehension
def sort_list_with_comprehension():
list_with_comprehension().sort()
def reverse_sort_list_with_comprehension():
list_with_comprehension().sort(reverse=True)
def sorted_list_with_comprehension():
sorted(list_with_comprehension())
def main():
objs = globals()
funcs = []
f = open("timeit_demo.sh", "w+")
for objname in objs:
if objname != 'main' and type(objs[objname]) == types.FunctionType:
funcs.append(objname)
funcs.sort()
for func in funcs:
f.write('''echo "Timing: %(funcname)s"
python -m timeit "import timeit_demo; timeit_demo.%(funcname)s();"\n\n
echo "------------------------------------------------------------"
''' % dict(
funcname = func,
)
)
f.close()
if __name__ == "__main__":
main()
from os import system
#Works only for *nix platforms
system("/bin/bash timeit_demo.sh")
#un-comment below for windows
#system("cmd timeit_demo.sh")
我看到这个问题已经有了答案，但我仍然想补充我的2美分。
我也遇到过类似的情况，我必须测试几种方法的执行时间，因此写了一个小脚本，在其中编写的所有函数上调用timeit。
该脚本也可作为github gist在这里。
希望对你和其他人有所帮助。
from random import random
import types
def list_without_comprehension():
l = []
for i in xrange(1000):
l.append(int(random()*100 % 100))
return l
def list_with_comprehension():
# 1K random numbers between 0 to 100
l = [int(random()*100 % 100) for _ in xrange(1000)]
return l
# operations on list_without_comprehension
def sort_list_without_comprehension():
list_without_comprehension().sort()
def reverse_sort_list_without_comprehension():
list_without_comprehension().sort(reverse=True)
def sorted_list_without_comprehension():
sorted(list_without_comprehension())
# operations on list_with_comprehension
def sort_list_with_comprehension():
list_with_comprehension().sort()
def reverse_sort_list_with_comprehension():
list_with_comprehension().sort(reverse=True)
def sorted_list_with_comprehension():
sorted(list_with_comprehension())
def main():
objs = globals()
funcs = []
f = open("timeit_demo.sh", "w+")
for objname in objs:
if objname != 'main' and type(objs[objname]) == types.FunctionType:
funcs.append(objname)
funcs.sort()
for func in funcs:
f.write('''echo "Timing: %(funcname)s"
python -m timeit "import timeit_demo; timeit_demo.%(funcname)s();"\n\n
echo "------------------------------------------------------------"
''' % dict(
funcname = func,
)
)
f.close()
if __name__ == "__main__":
main()
from os import system
#Works only for *nix platforms
system("/bin/bash timeit_demo.sh")
#un-comment below for windows
#system("cmd timeit_demo.sh")
您可以在要计时的块前后使用time.time()或time.clock()。
import time
t0 = time.time()
code_block
t1 = time.time()
total = t1-t0
这个方法不像timeit那样精确(它不平均几次运行)，但它很简单。
time.time()(在Windows和Linux中)和time.clock()(在Linux中)对于快速函数来说不够精确(你得到total = 0)。在这种情况下，或者如果你想通过几次运行来平均时间，你必须手动多次调用函数(我认为你已经在你的示例代码中这样做了，当你设置它的number参数时，timeit会自动执行)
import time
def myfast():
code
n = 10000
t0 = time.time()
for i in range(n): myfast()
t1 = time.time()
total_n = t1-t0
在Windows中，正如Corey在评论中所述，time.clock()具有更高的精度(微秒而不是秒)，并且比time.time()更受欢迎。
测试套件不会尝试使用导入的timeit，因此很难判断其意图是什么。尽管如此，这是一个典型的答案，一个完整的时间例子，似乎是有序的，详细阐述了马丁的答案。
timeit的文档提供了许多值得一看的例子和标志。命令行的基本用法是:
$ python -mtimeit "all(True for _ in range(1000))"
2000 loops, best of 5: 161 usec per loop
$ python -mtimeit "all([True for _ in range(1000)])"
2000 loops, best of 5: 116 usec per loop
运行-h查看所有选项。Python MOTW有一个关于timeit的很棒的部分，展示了如何通过从命令行导入和多行代码字符串运行模块。
在脚本形式中，我通常这样使用它:
import argparse
import copy
import dis
import inspect
import random
import sys
import timeit
def test_slice(L):
L[:]
def test_copy(L):
L.copy()
def test_deepcopy(L):
copy.deepcopy(L)
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--n", type=int, default=10 ** 5)
parser.add_argument("--trials", type=int, default=100)
parser.add_argument("--dis", action="store_true")
args = parser.parse_args()
n = args.n
trials = args.trials
namespace = dict(L = random.sample(range(n), k=n))
funcs_to_test = [x for x in locals().values()
if callable(x) and x.__module__ == __name__]
print(f"{'-' * 30}\nn = {n}, {trials} trials\n{'-' * 30}\n")
for func in funcs_to_test:
fname = func.__name__
fargs = ", ".join(inspect.signature(func).parameters)
stmt = f"{fname}({fargs})"
setup = f"from __main__ import {fname}"
time = timeit.timeit(stmt, setup, number=trials, globals=namespace)
print(inspect.getsource(globals().get(fname)))
if args.dis:
dis.dis(globals().get(fname))
print(f"time (s) => {time}\n{'-' * 30}\n")
你可以很容易地放入你需要的函数和参数。使用非纯函数时要谨慎，并注意状态。
样例输出:
$ python benchmark.py --n 10000
------------------------------
n = 10000, 100 trials
------------------------------
def test_slice(L):
L[:]
time (s) => 0.015502399999999972
------------------------------
def test_copy(L):
L.copy()
time (s) => 0.01651419999999998
------------------------------
def test_deepcopy(L):
copy.deepcopy(L)
time (s) => 2.136012
------------------------------
