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

仅Python 3:

由于从Python 3.3开始,time.cclock()已被弃用,因此您将希望使用time.perf_counter()进行系统范围的计时,或使用time.process_time()进行进程范围的计时(就像您以前使用time.cclok()的方式一样):

import time

t = time.process_time()
#do some stuff
elapsed_time = time.process_time() - t

新函数process_time将不包括睡眠期间经过的时间。

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。

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

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'
>>> 

我们还可以将时间转换为人类可读的时间。

import time, datetime

start = time.clock()

def num_multi1(max):
    result = 0
    for num in range(0, 1000):
        if (num % 3 == 0 or num % 5 == 0):
            result += num

    print "Sum is %d " % result

num_multi1(1000)

end = time.clock()
value = end - start
timestamp = datetime.datetime.fromtimestamp(value)
print timestamp.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
import time

def getElapsedTime(startTime, units):
    elapsedInSeconds = time.time() - startTime
    if units == 'sec':
        return elapsedInSeconds
    if units == 'min':
        return elapsedInSeconds/60
    if units == 'hour':
        return elapsedInSeconds/(60*60)