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
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'
>>>