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。
其他回答
如果您想方便地对函数计时,可以使用一个简单的修饰符:
import time
def timing_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.perf_counter()
original_return_val = func(*args, **kwargs)
end = time.perf_counter()
print("time elapsed in ", func.__name__, ": ", end - start, sep='')
return original_return_val
return wrapper
您可以在您希望计时的函数上使用它,如下所示:
@timing_decorator
def function_to_time():
time.sleep(1)
function_to_time()
无论何时调用function_to_time,它都会打印所用的时间和正在计时的函数的名称。
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
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')
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
虽然问题中没有严格要求,但通常情况下,您需要一种简单、统一的方法来递增地测量几行代码之间的经过时间。
如果您使用的是Python 3.8或更高版本,则可以使用赋值表达式(也称为walrus运算符)以相当优雅的方式实现这一点:
import time
start, times = time.perf_counter(), {}
print("hello")
times["print"] = -start + (start := time.perf_counter())
time.sleep(1.42)
times["sleep"] = -start + (start := time.perf_counter())
a = [n**2 for n in range(10000)]
times["pow"] = -start + (start := time.perf_counter())
print(times)
=>
{'print': 2.193450927734375e-05, 'sleep': 1.4210970401763916, 'power': 0.005671024322509766}