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

这里有一个很好的文档记录和完全类型提示的装饰器,我将其用作通用工具:

from functools import wraps
from time import perf_counter
from typing import Any, Callable, Optional, TypeVar, cast

F = TypeVar("F", bound=Callable[..., Any])


def timer(prefix: Optional[str] = None, precision: int = 6) -> Callable[[F], F]:
    """Use as a decorator to time the execution of any function.

    Args:
        prefix: String to print before the time taken.
            Default is the name of the function.
        precision: How many decimals to include in the seconds value.

    Examples:
        >>> @timer()
        ... def foo(x):
        ...     return x
        >>> foo(123)
        foo: 0.000...s
        123
        >>> @timer("Time taken: ", 2)
        ... def foo(x):
        ...     return x
        >>> foo(123)
        Time taken: 0.00s
        123

    """
    def decorator(func: F) -> F:
        @wraps(func)
        def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any:
            nonlocal prefix
            prefix = prefix if prefix is not None else f"{func.__name__}: "
            start = perf_counter()
            result = func(*args, **kwargs)
            end = perf_counter()
            print(f"{prefix}{end - start:.{precision}f}s")
            return result
        return cast(F, wrapper)
    return decorator

示例用法:

from timer import timer


@timer(precision=9)
def takes_long(x: int) -> bool:
    return x in (i for i in range(x + 1))


result = takes_long(10**8)
print(result)

输出:耗时:4.942629056秒真的

可以通过以下方式检查doctest:

$ python3 -m doctest --verbose -o=ELLIPSIS timer.py

类型提示:

$ mypy timer.py

其他回答

基于https://stackoverflow.com/a/30024601/5095636,以下为无lambda版本,如flake8根据E731对lambda使用的警告:

from contextlib import contextmanager
from timeit import default_timer

@contextmanager
def elapsed_timer():
    start_time = default_timer()

    class _Timer():
      start = start_time
      end = default_timer()
      duration = end - start

    yield _Timer

    end_time = default_timer()
    _Timer.end = end_time
    _Timer.duration = end_time - start_time

测试:

from time import sleep

with elapsed_timer() as t:
    print("start:", t.start)
    sleep(1)
    print("end:", t.end)

t.start
t.end
t.duration

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

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。

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。

作为lambda,获取经过的时间和时间戳:

import datetime
t_set = lambda: datetime.datetime.now().astimezone().replace(microsecond=0)
t_diff = lambda t: str(t_set() - t)
t_stamp = lambda t=None: str(t) if t else str(t_set())

在实践中:

>>> 
>>> t_set()
datetime.datetime(2021, 3, 21, 1, 25, 17, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(days=-1, seconds=61200), 'PDT'))
>>> t = t_set()
>>> t_diff(t)
'0:00:14'
>>> t_diff(t)
'0:00:23'
>>> t_stamp()
'2021-03-21 01:25:57-07:00'
>>> t_stamp(t)
'2021-03-21 01:25:22-07:00'
>>>