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
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
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。
使用time.time来测量执行情况,可以获得命令的总体执行时间,包括计算机上其他进程花费的运行时间。这是用户注意到的时候,但如果你想比较不同的代码片段/算法/函数/。。。
有关timeit的更多信息:
使用timeit模块timeit–对少量Python代码的执行进行计时
如果您想深入了解剖析:
http://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips#Profiling_Code如何评测python脚本?
更新:我使用http://pythonhosted.org/line_profiler/在过去的一年中,我们做了很多工作,发现它非常有用,建议使用它来代替Pythons配置文件模块。
(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
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。
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()')
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