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)
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
使用探查器模块。它提供了非常详细的概况。
import profile
profile.run('main()')
它输出类似于:
5 function calls in 0.047 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(exec)
1 0.047 0.047 0.047 0.047 :0(setprofile)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 <string>:1(<module>)
0 0.000 0.000 profile:0(profiler)
1 0.000 0.000 0.047 0.047 profile:0(main())
1 0.000 0.000 0.000 0.000 two_sum.py:2(twoSum)
我发现它很有启发性。
其他回答
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
下面是另一个用于计时代码的上下文管理器-
用法:
from benchmark import benchmark
with benchmark("Test 1+1"):
1+1
=>
Test 1+1 : 1.41e-06 seconds
或者,如果您需要时间值
with benchmark("Test 1+1") as b:
1+1
print(b.time)
=>
Test 1+1 : 7.05e-07 seconds
7.05233786763e-07
基准.py:
from timeit import default_timer as timer
class benchmark(object):
def __init__(self, msg, fmt="%0.3g"):
self.msg = msg
self.fmt = fmt
def __enter__(self):
self.start = timer()
return self
def __exit__(self, *args):
t = timer() - self.start
print(("%s : " + self.fmt + " seconds") % (self.msg, t))
self.time = t
改编自http://dabeaz.blogspot.fr/2010/02/context-manager-for-timing-benchmarks.html
使用探查器模块。它提供了非常详细的概况。
import profile
profile.run('main()')
它输出类似于:
5 function calls in 0.047 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(exec)
1 0.047 0.047 0.047 0.047 :0(setprofile)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 <string>:1(<module>)
0 0.000 0.000 profile:0(profiler)
1 0.000 0.000 0.047 0.047 profile:0(main())
1 0.000 0.000 0.000 0.000 two_sum.py:2(twoSum)
我发现它很有启发性。
虽然问题中没有严格要求,但通常情况下,您需要一种简单、统一的方法来递增地测量几行代码之间的经过时间。
如果您使用的是Python 3.8或更高版本,则可以使用赋值表达式(也称为walrus运算符)以相当优雅的方式实现这一点:
import time
start, times = time.perf_counter(), {}
print("hello")
times["print"] = -start + (start := time.perf_counter())
time.sleep(1.42)
times["sleep"] = -start + (start := time.perf_counter())
a = [n**2 for n in range(10000)]
times["pow"] = -start + (start := time.perf_counter())
print(times)
=>
{'print': 2.193450927734375e-05, 'sleep': 1.4210970401763916, 'power': 0.005671024322509766}
你可以使用timeit。
下面是一个示例,说明如何使用Python REPL测试naive_func,该函数接受参数:
>>> import timeit
>>> def naive_func(x):
... a = 0
... for i in range(a):
... a += i
... return a
>>> def wrapper(func, *args, **kwargs):
... def wrapper():
... return func(*args, **kwargs)
... return wrapper
>>> wrapped = wrapper(naive_func, 1_000)
>>> timeit.timeit(wrapped, number=1_000_000)
0.4458435332577161
若函数并没有任何参数,那个么就不需要包装函数。