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
我们还可以将时间转换为人类可读的时间。
import time, datetime
start = time.clock()
def num_multi1(max):
result = 0
for num in range(0, 1000):
if (num % 3 == 0 or num % 5 == 0):
result += num
print "Sum is %d " % result
num_multi1(1000)
end = time.clock()
value = end - start
timestamp = datetime.datetime.fromtimestamp(value)
print timestamp.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
其他回答
还有一种使用timeit的方法:
from timeit import timeit
def func():
return 1 + 1
time = timeit(func, number=1)
print(time)
对于Python 3
如果使用时间模块,则可以获取当前时间戳,然后执行代码,然后再次获取时间戳。现在,所用时间将是第一个时间戳减去第二个时间戳:
import time
first_stamp = int(round(time.time() * 1000))
# YOUR CODE GOES HERE
time.sleep(5)
second_stamp = int(round(time.time() * 1000))
# Calculate the time taken in milliseconds
time_taken = second_stamp - first_stamp
# To get time in seconds:
time_taken_seconds = round(time_taken / 1000)
print(f'{time_taken_seconds} seconds or {time_taken} milliseconds')
(仅使用Ipython)您可以使用%timeit来测量平均处理时间:
def foo():
print "hello"
然后:
%timeit foo()
结果如下:
10000 loops, best of 3: 27 µs per loop
我喜欢简单(python 3):
from timeit import timeit
timeit(lambda: print("hello"))
单个执行的输出为微秒:
2.430883963010274
说明:timeit默认执行匿名函数100万次,结果以秒为单位。因此,1次执行的结果相同,但平均以微秒为单位。
对于速度较慢的操作,添加较少的迭代次数,否则您可能会一直等待:
import time
timeit(lambda: time.sleep(1.5), number=1)
总迭代次数的输出始终以秒为单位:
1.5015795179999714
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。