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

您可以使用Benchmark Timer(免责声明:我是作者):

基准计时器使用BenchmarkTimer类来测量执行某段代码所需的时间。这比内置的timeit函数具有更大的灵活性,并且与其他代码在相同的范围内运行。安装pip安装git+https://github.com/michaelitvin/benchmark-timer.git@main#egg=基准计时器用法单次迭代示例从benchmark_timer导入BenchmarkTimer导入时间使用BenchmarkTimer(name=“MySimpleCode”)作为tm,tm.single_ieration():睡眠时间(.3)输出:正在对标MySimpleCode。。。MySimpleCode基准:n_iters=1 avg=0.300881s std=0.000000s range=[0.3000881s ~ 0.300881s]多次迭代示例从benchmark_timer导入BenchmarkTimer导入时间使用BenchmarkTimer(name=“MyTimedCode”,print_iters=True)作为tm:对于tm迭代中的timing_iteration(n=5,预热=2):定时重复:睡眠时间(.1)打印(“\n===============\n”)print(“定时列表:”,列表(tm.timenings.values()))输出:正在对标MyTimedCode。。。[MyTimedCode]iter=0耗时0.099755s(预热)[MyTimedCode]iter=1耗时0.100476秒(预热)[MyTimedCode]iter=2耗时0.100189秒[MyTimedCode]iter=3耗时0.099900s[MyTimedCode]iter=4耗时0.100888秒MyTimedCode基准:n_iters=3 avg=0.100326s std=0.000414s range=[0.099900s ~ 0.100888s]===================时间列表:[0.1001885000000001,0.09990049999999995,0.10088760000000008]

其他回答

使用timeit.default_timer而不是timeit.timeit。前者自动提供您的平台和Python版本上可用的最佳时钟:

from timeit import default_timer as timer

start = timer()
# ...
end = timer()
print(end - start) # Time in seconds, e.g. 5.38091952400282

timeit.default_timer被分配给time.time()或time.clock(),具体取决于操作系统。在Python 3.3+default_timer上,所有平台上都有time.perf_counter()。请参见Python-time.cclock()与time.time()-精度?

另请参见:

正在优化代码如何优化速度

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。

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

还有一种使用timeit的方法:

from timeit import timeit

def func():
    return 1 + 1

time = timeit(func, number=1)
print(time)