我想测量执行一个函数所花费的时间。我没时间工作:

import timeit
start = timeit.timeit()
print("hello")
end = timeit.timeit()
print(end - start)

当前回答

下面是一个返回“hh:mm:ss”字符串的小型计时器类:

class Timer:
  def __init__(self):
    self.start = time.time()

  def restart(self):
    self.start = time.time()

  def get_time_hhmmss(self):
    end = time.time()
    m, s = divmod(end - self.start, 60)
    h, m = divmod(m, 60)
    time_str = "%02d:%02d:%02d" % (h, m, s)
    return time_str

用法:

# Start timer
my_timer = Timer()

# ... do something

# Get time string:
time_hhmmss = my_timer.get_time_hhmmss()
print("Time elapsed: %s" % time_hhmmss )

# ... use the timer again
my_timer.restart()

# ... do something

# Get time:
time_hhmmss = my_timer.get_time_hhmmss()

# ... etc

其他回答

以下是我在阅读了许多好答案以及其他几篇文章之后的发现。

首先,如果你在timeit和time.time之间进行辩论,timeit有两个优点:

timeit选择操作系统和Python版本上可用的最佳计时器。然而,timeit禁用垃圾收集,这不是您可能想要或不想要的。

现在的问题是,时间并不是那么简单,因为它需要设置,当你有大量的导入时,事情会变得很糟糕。理想情况下,您只需要一个装饰器或使用块和度量时间。不幸的是,没有内置功能可用于此,因此您有两个选项:

选项1:使用时间预算库

timebudget是一个多功能且非常简单的库,您可以在pip安装后仅在一行代码中使用它。

@timebudget  # Record how long this function takes
def my_method():
    # my code

选项2:使用我的小模块

我创建了一个名为timing.py的计时实用程序模块。只需将这个文件放到项目中并开始使用它。唯一的外部依赖是runstats,它同样很小。

现在,只需在函数前面放置一个装饰器,就可以对任何函数计时:

import timing

@timing.MeasureTime
def MyBigFunc():
    #do something time consuming
    for i in range(10000):
        print(i)

timing.print_all_timings()

如果您想对代码的一部分计时,只需将其放入块中:

import timing

#somewhere in my code

with timing.MeasureBlockTime("MyBlock"):
    #do something time consuming
    for i in range(10000):
        print(i)

# rest of my code

timing.print_all_timings()

优势:

有几个半备份版本,所以我想指出几个亮点:

出于前面描述的原因,请使用timeit中的计时器,而不是time.time。如果需要,可以在计时期间禁用GC。Decorator接受带有命名或未命名参数的函数。能够在块计时中禁用打印(与timing.MeasureBlockTime()一起使用为t,然后为t.passed)。能够为块计时启用gc。

我更喜欢这个。timeit医生太令人困惑了。

from datetime import datetime 

start_time = datetime.now() 

# INSERT YOUR CODE 

time_elapsed = datetime.now() - start_time 

print('Time elapsed (hh:mm:ss.ms) {}'.format(time_elapsed))

注意,这里没有进行任何格式化,我只是在打印输出中写入hh:mm:ss,以便可以解释time_elapsed

您可以使用Benchmark Timer(免责声明:我是作者):

基准计时器使用BenchmarkTimer类来测量执行某段代码所需的时间。这比内置的timeit函数具有更大的灵活性,并且与其他代码在相同的范围内运行。安装pip安装git+https://github.com/michaelitvin/benchmark-timer.git@main#egg=基准计时器用法单次迭代示例从benchmark_timer导入BenchmarkTimer导入时间使用BenchmarkTimer(name=“MySimpleCode”)作为tm,tm.single_ieration():睡眠时间(.3)输出:正在对标MySimpleCode。。。MySimpleCode基准:n_iters=1 avg=0.300881s std=0.000000s range=[0.3000881s ~ 0.300881s]多次迭代示例从benchmark_timer导入BenchmarkTimer导入时间使用BenchmarkTimer(name=“MyTimedCode”,print_iters=True)作为tm:对于tm迭代中的timing_iteration(n=5,预热=2):定时重复:睡眠时间(.1)打印(“\n===============\n”)print(“定时列表:”,列表(tm.timenings.values()))输出:正在对标MyTimedCode。。。[MyTimedCode]iter=0耗时0.099755s(预热)[MyTimedCode]iter=1耗时0.100476秒(预热)[MyTimedCode]iter=2耗时0.100189秒[MyTimedCode]iter=3耗时0.099900s[MyTimedCode]iter=4耗时0.100888秒MyTimedCode基准:n_iters=3 avg=0.100326s std=0.000414s range=[0.099900s ~ 0.100888s]===================时间列表:[0.1001885000000001,0.09990049999999995,0.10088760000000008]

给定要计时的函数,

测试.py:

def foo(): 
    # print "hello"   
    return "hello"

使用timeit的最简单方法是从命令行调用它:

% python -mtimeit -s'import test' 'test.foo()'
1000000 loops, best of 3: 0.254 usec per loop

不要尝试使用time.time或time.clock(天真地)来比较函数的速度。他们会给出误导性的结果。

PS.不要将打印语句放在您希望计时的函数中;否则测量的时间将取决于终端的速度。

使用time.time()测量两点之间经过的墙上时钟时间:

import time

start = time.time()
print("hello")
end = time.time()
print(end - start)

这给出了以秒为单位的执行时间。


Python 3.3之后的另一个选项可能是使用perf_counter或process_time,具体取决于您的需求。在3.3之前,建议使用time.clock(感谢Amber)。但是,它目前已被弃用:

在Unix上,将当前处理器时间作为浮点数返回以秒表示。准确度,事实上就是定义“处理器时间”的含义取决于C函数的含义具有相同名称。在Windows上,此函数返回自该函数的第一次调用,作为浮点数,基于Win32函数QueryPerformanceCounter()。分辨率通常为优于一微秒。自3.3版起已弃用:此函数的行为取决于在平台上:改用perf_counter()或process_time(),根据您的要求,要有明确的行为。