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

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。

其他回答

使用time.time来测量执行情况,可以获得命令的总体执行时间,包括计算机上其他进程花费的运行时间。这是用户注意到的时候,但如果你想比较不同的代码片段/算法/函数/。。。

有关timeit的更多信息:

使用timeit模块timeit–对少量Python代码的执行进行计时

如果您想深入了解剖析:

http://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips#Profiling_Code如何评测python脚本?

更新:我使用http://pythonhosted.org/line_profiler/在过去的一年中,我们做了很多工作,发现它非常有用,建议使用它来代替Pythons配置文件模块。

我为此做了一个库,如果你想测量一个函数,你可以这样做


from pythonbenchmark import compare, measure
import time

a,b,c,d,e = 10,10,10,10,10
something = [a,b,c,d,e]

@measure
def myFunction(something):
    time.sleep(0.4)

@measure
def myOptimizedFunction(something):
    time.sleep(0.2)

myFunction(input)
myOptimizedFunction(input)

https://github.com/Karlheinzniebuhr/pythonbenchmark

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

这是另一种方法:

>> from pytictoc import TicToc
>> t = TicToc() # create TicToc instance
>> t.tic() # Start timer
>> # do something
>> t.toc() # Print elapsed time
Elapsed time is 2.612231 seconds.

与传统方式相比:

>> from time import time
>> t1 = time()
>> # do something
>> t2 = time()
>> elapsed = t2 - t1
>> print('Elapsed time is %f seconds.' % elapsed)
Elapsed time is 2.612231 seconds.

安装:

pip install pytictoc

有关详细信息,请参阅PyPi页面。

测量小代码片段的执行时间。

时间单位:以秒为单位,以浮点数表示

import timeit
t = timeit.Timer('li = list(map(lambda x:x*2,[1,2,3,4,5]))')
t.timeit()
t.repeat()
>[1.2934070999999676, 1.3335035000000062, 1.422568500000125]

repeat()方法可以方便地多次调用timeit()并返回结果列表。重复(重复=3)¶有了这个列表,我们可以计算所有时间的平均值。默认情况下,timeit()在计时期间暂时关闭垃圾收集。time.Timer()解决了这个问题。赞成的意见:timeit.Timer()使独立计时更具可比性。gc可能是被测函数性能的重要组成部分。如果是,gc(垃圾收集器)可以作为设置字符串中的第一条语句重新启用。例如:timeit.Timer('li=列表(映射(lambda x:x*2,[1,2,3,4,5])',设置='gc.enable()')

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