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
如果您想方便地对函数计时,可以使用一个简单的修饰符:
import time
def timing_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.perf_counter()
original_return_val = func(*args, **kwargs)
end = time.perf_counter()
print("time elapsed in ", func.__name__, ": ", end - start, sep='')
return original_return_val
return wrapper
您可以在您希望计时的函数上使用它,如下所示:
@timing_decorator
def function_to_time():
time.sleep(1)
function_to_time()
无论何时调用function_to_time,它都会打印所用的时间和正在计时的函数的名称。
其他回答
如何测量两次操作之间的时间。比较两次操作的时间。
import time
b = (123*321)*123
t1 = time.time()
c = ((9999^123)*321)^123
t2 = time.time()
print(t2-t1)
7.987022399902344e-05
在python3上:
from time import sleep, perf_counter as pc
t0 = pc()
sleep(1)
print(pc()-t0)
优雅而短小。
你可以使用timeit。
下面是一个示例,说明如何使用Python REPL测试naive_func,该函数接受参数:
>>> import timeit
>>> def naive_func(x):
... a = 0
... for i in range(a):
... a += i
... return a
>>> def wrapper(func, *args, **kwargs):
... def wrapper():
... return func(*args, **kwargs)
... return wrapper
>>> wrapped = wrapper(naive_func, 1_000)
>>> timeit.timeit(wrapped, number=1_000_000)
0.4458435332577161
若函数并没有任何参数,那个么就不需要包装函数。
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。
虽然问题中没有严格要求,但通常情况下,您需要一种简单、统一的方法来递增地测量几行代码之间的经过时间。
如果您使用的是Python 3.8或更高版本,则可以使用赋值表达式(也称为walrus运算符)以相当优雅的方式实现这一点:
import time
start, times = time.perf_counter(), {}
print("hello")
times["print"] = -start + (start := time.perf_counter())
time.sleep(1.42)
times["sleep"] = -start + (start := time.perf_counter())
a = [n**2 for n in range(10000)]
times["pow"] = -start + (start := time.perf_counter())
print(times)
=>
{'print': 2.193450927734375e-05, 'sleep': 1.4210970401763916, 'power': 0.005671024322509766}