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

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')

其他回答

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)。

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。

除了ipython中的%timeit之外,您还可以使用%%timeit进行多行代码片段:

In [1]: %%timeit
   ...: complex_func()
   ...: 2 + 2 == 5
   ...:
   ...:

1 s ± 1.93 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

同样,它也可以以同样的方式在jupyter笔记本中使用,只需将magic%%timeit放在单元格的开头。

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')

(仅使用Ipython)您可以使用%timeit来测量平均处理时间:

def foo():
    print "hello"

然后:

%timeit foo()

结果如下:

10000 loops, best of 3: 27 µs per loop