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

要深入了解递归调用的每个函数,请执行以下操作:

%load_ext snakeviz
%%snakeviz

它只需要在Jupyter笔记本中使用这两行代码,就可以生成一个很好的交互图。例如:

这是代码。同样,以%开头的2行是使用snakeviz所需的唯一额外代码行:

# !pip install snakeviz
%load_ext snakeviz
import glob
import hashlib

%%snakeviz

files = glob.glob('*.txt')
def print_files_hashed(files):
    for file in files:
        with open(file) as f:
            print(hashlib.md5(f.read().encode('utf-8')).hexdigest())
print_files_hashed(files)

在笔记本外运行snakeviz似乎也是可能的。更多信息请访问snakeviz网站。

这是一种很晚的反应,但也许对某人来说是有目的的。这是一种我认为非常干净的方法。

import time

def timed(fun, *args):
    s = time.time()
    r = fun(*args)
    print('{} execution took {} seconds.'.format(fun.__name__, time.time()-s))
    return(r)

timed(print, "Hello")

请记住,“print”是Python 3中的函数,而不是Python 2.7中的函数。但是,它可以与任何其他功能一起使用。干杯

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。

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)

print_elapsed_time函数如下

def print_elapsed_time(prefix=''):
    e_time = time.time()
    if not hasattr(print_elapsed_time, 's_time'):
        print_elapsed_time.s_time = e_time
    else:
        print(f'{prefix} elapsed time: {e_time - print_elapsed_time.s_time:.2f} sec')
        print_elapsed_time.s_time = e_time

用这种方式

print_elapsed_time()
.... heavy jobs ...
print_elapsed_time('after heavy jobs')
.... tons of jobs ...
print_elapsed_time('after tons of jobs')

结果是

after heavy jobs elapsed time: 0.39 sec
after tons of jobs elapsed time: 0.60 sec  

这个函数的优点和缺点是你不需要经过开始时间