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

下面是另一个用于计时代码的上下文管理器-

用法:

from benchmark import benchmark

with benchmark("Test 1+1"):
    1+1
=>
Test 1+1 : 1.41e-06 seconds

或者,如果您需要时间值

with benchmark("Test 1+1") as b:
    1+1
print(b.time)
=>
Test 1+1 : 7.05e-07 seconds
7.05233786763e-07

基准.py:

from timeit import default_timer as timer

class benchmark(object):

    def __init__(self, msg, fmt="%0.3g"):
        self.msg = msg
        self.fmt = fmt

    def __enter__(self):
        self.start = timer()
        return self

    def __exit__(self, *args):
        t = timer() - self.start
        print(("%s : " + self.fmt + " seconds") % (self.msg, t))
        self.time = t

改编自http://dabeaz.blogspot.fr/2010/02/context-manager-for-timing-benchmarks.html

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)。

要深入了解递归调用的每个函数,请执行以下操作:

%load_ext snakeviz
%%snakeviz

它只需要在Jupyter笔记本中使用这两行代码,就可以生成一个很好的交互图。例如:

这是代码。同样,以%开头的2行是使用snakeviz所需的唯一额外代码行:

# !pip install snakeviz
%load_ext snakeviz
import glob
import hashlib

%%snakeviz

files = glob.glob('*.txt')
def print_files_hashed(files):
    for file in files:
        with open(file) as f:
            print(hashlib.md5(f.read().encode('utf-8')).hexdigest())
print_files_hashed(files)

在笔记本外运行snakeviz似乎也是可能的。更多信息请访问snakeviz网站。

时间也可以通过%timeit魔法函数测量,如下所示:

%timeit -t -n 1 print("hello")

n 1仅用于运行功能1次。

测量小代码片段的执行时间。

时间单位:以秒为单位,以浮点数表示

import timeit
t = timeit.Timer('li = list(map(lambda x:x*2,[1,2,3,4,5]))')
t.timeit()
t.repeat()
>[1.2934070999999676, 1.3335035000000062, 1.422568500000125]

repeat()方法可以方便地多次调用timeit()并返回结果列表。重复(重复=3)¶有了这个列表,我们可以计算所有时间的平均值。默认情况下,timeit()在计时期间暂时关闭垃圾收集。time.Timer()解决了这个问题。赞成的意见:timeit.Timer()使独立计时更具可比性。gc可能是被测函数性能的重要组成部分。如果是,gc(垃圾收集器)可以作为设置字符串中的第一条语句重新启用。例如:timeit.Timer('li=列表(映射(lambda x:x*2,[1,2,3,4,5])',设置='gc.enable()')

源Python文档!

这种独特的基于类的方法提供了可打印的字符串表示、可自定义的舍入,以及以字符串或浮点形式方便地访问经过的时间。它是用Python 3.7开发的。

import datetime
import timeit


class Timer:
    """Measure time used."""
    # Ref: https://stackoverflow.com/a/57931660/

    def __init__(self, round_ndigits: int = 0):
        self._round_ndigits = round_ndigits
        self._start_time = timeit.default_timer()

    def __call__(self) -> float:
        return timeit.default_timer() - self._start_time

    def __str__(self) -> str:
        return str(datetime.timedelta(seconds=round(self(), self._round_ndigits)))

用法:

# Setup timer
>>> timer = Timer()

# Access as a string
>>> print(f'Time elapsed is {timer}.')
Time elapsed is 0:00:03.
>>> print(f'Time elapsed is {timer}.')
Time elapsed is 0:00:04.

# Access as a float
>>> timer()
6.841332235
>>> timer()
7.970274425