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

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

其他回答

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。

使用探查器模块。它提供了非常详细的概况。

import profile
profile.run('main()')

它输出类似于:

          5 function calls in 0.047 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 :0(exec)
        1    0.047    0.047    0.047    0.047 :0(setprofile)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 <string>:1(<module>)
        0    0.000             0.000          profile:0(profiler)
        1    0.000    0.000    0.047    0.047 profile:0(main())
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 two_sum.py:2(twoSum)

我发现它很有启发性。

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。

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。

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。