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
测量时间(秒):
from timeit import default_timer as timer
from datetime import timedelta
start = timer()
# ....
# (your code runs here)
# ...
end = timer()
print(timedelta(seconds=end-start))
输出:
0:00:01.946339
其他回答
python cProfile和pstats模块为测量某些函数的时间提供了强大的支持,而无需在现有函数周围添加任何代码。
例如,如果您有python脚本timeFunctions.py:
import time
def hello():
print "Hello :)"
time.sleep(0.1)
def thankyou():
print "Thank you!"
time.sleep(0.05)
for idx in range(10):
hello()
for idx in range(100):
thankyou()
要运行探查器并生成文件的统计信息,只需运行:
python -m cProfile -o timeStats.profile timeFunctions.py
这是在使用cProfile模块来评测timeFunctions.py中的所有函数,并在timeStats.profile文件中收集统计信息。注意,我们不必向现有模块(timeFunctions.py)添加任何代码,这可以通过任何模块来完成。
一旦有了stats文件,就可以按如下方式运行pstats模块:
python -m pstats timeStats.profile
这将运行交互式统计浏览器,它为您提供了许多不错的功能。对于您的特定用例,您可以只检查函数的统计信息。在我们的示例中,检查两个函数的统计信息显示如下:
Welcome to the profile statistics browser.
timeStats.profile% stats hello
<timestamp> timeStats.profile
224 function calls in 6.014 seconds
Random listing order was used
List reduced from 6 to 1 due to restriction <'hello'>
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
10 0.000 0.000 1.001 0.100 timeFunctions.py:3(hello)
timeStats.profile% stats thankyou
<timestamp> timeStats.profile
224 function calls in 6.014 seconds
Random listing order was used
List reduced from 6 to 1 due to restriction <'thankyou'>
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
100 0.002 0.000 5.012 0.050 timeFunctions.py:7(thankyou)
这个假例子做不了什么,但给了你一个可以做什么的想法。这种方法最好的一点是,我不必编辑任何现有代码来获取这些数字,并且显然有助于分析。
使用一个上下文管理器可以很有趣地做到这一点,它可以自动记住进入with块时的开始时间,然后在块退出时冻结结束时间。通过一些小技巧,您甚至可以从同一个上下文管理器函数获得块内的运行时间计数。
核心库没有这个(但可能应该有)。一旦就位,您可以执行以下操作:
with elapsed_timer() as elapsed:
# some lengthy code
print( "midpoint at %.2f seconds" % elapsed() ) # time so far
# other lengthy code
print( "all done at %.2f seconds" % elapsed() )
以下是足以完成此任务的contextmanager代码:
from contextlib import contextmanager
from timeit import default_timer
@contextmanager
def elapsed_timer():
start = default_timer()
elapser = lambda: default_timer() - start
yield lambda: elapser()
end = default_timer()
elapser = lambda: end-start
以及一些可运行的演示代码:
import time
with elapsed_timer() as elapsed:
time.sleep(1)
print(elapsed())
time.sleep(2)
print(elapsed())
time.sleep(3)
注意,通过设计此函数,elapsed()的返回值在块退出时被冻结,并且进一步的调用返回相同的持续时间(在这个玩具示例中大约为6秒)。
使用探查器模块。它提供了非常详细的概况。
import profile
profile.run('main()')
它输出类似于:
5 function calls in 0.047 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(exec)
1 0.047 0.047 0.047 0.047 :0(setprofile)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 <string>:1(<module>)
0 0.000 0.000 profile:0(profiler)
1 0.000 0.000 0.047 0.047 profile:0(main())
1 0.000 0.000 0.000 0.000 two_sum.py:2(twoSum)
我发现它很有启发性。
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。
计算操作持续时间的最简单方法:
import time
start_time = time.monotonic()
<operations, programs>
print('seconds: ', time.monotonic() - start_time)
这里有官方文件。