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
以下是一个答案,使用:
对代码片段进行计时的简洁上下文管理器time.perf_counter()计算时间增量。与time.time()相反,它是不可调整的(sysadmin和守护程序都不能更改其值),因此应该首选它(参见文档)python3.10+(因为键入,但可以很容易地适应以前的版本)
import time
from contextlib import contextmanager
from typing import Iterator
@contextmanager
def time_it() -> Iterator[None]:
tic: float = time.perf_counter()
try:
yield
finally:
toc: float = time.perf_counter()
print(f"Computation time = {1000*(toc - tic):.3f}ms")
如何使用它的示例:
# Example: vector dot product computation
with time_it():
A = B = range(1000000)
dot = sum(a*b for a,b in zip(A,B))
# Computation time = 95.353ms
附录
import time
# to check adjustability
assert time.get_clock_info('time').adjustable
assert time.get_clock_info('perf_counter').adjustable is False
timeit模块适合对一小段Python代码进行计时。它至少可以三种形式使用:
1-作为命令行模块
python2 -m timeit 'for i in xrange(10): oct(i)'
2-对于短代码,将其作为参数传递。
import timeit
timeit.Timer('for i in xrange(10): oct(i)').timeit()
3-对于较长的代码,如:
import timeit
code_to_test = """
a = range(100000)
b = []
for i in a:
b.append(i*2)
"""
elapsed_time = timeit.timeit(code_to_test, number=100)/100
print(elapsed_time)
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。
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'
>>>
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。