我有一个Python命令行程序,需要一段时间才能完成。我想知道完成跑步所需的确切时间。
我看过timeit模块,但它似乎只适用于小代码片段。我想给整个节目计时。
我有一个Python命令行程序,需要一段时间才能完成。我想知道完成跑步所需的确切时间。
我看过timeit模块,但它似乎只适用于小代码片段。我想给整个节目计时。
当前回答
我定义了以下Python装饰器:
def profile(fct):
def wrapper(*args, **kw):
start_time = time.time()
ret = fct(*args, **kw)
print("{} {} {} return {} in {} seconds".format(args[0].__class__.__name__,
args[0].__class__.__module__,
fct.__name__,
ret,
time.time() - start_time))
return ret
return wrapper
并将其用于函数或类/方法:
@profile
def main()
...
其他回答
您可以使用Python分析器cProfile来测量CPU时间,以及每个函数内部花费的时间以及每个函数被调用的次数。如果您想在不知道从哪里开始的情况下提高脚本的性能,这非常有用。对另一个堆栈溢出问题的回答很好。查看文档总是很好的。
以下是如何从命令行使用cProfile评测脚本的示例:
$ python -m cProfile euler048.py
1007 function calls in 0.061 CPU seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.061 0.061 <string>:1(<module>)
1000 0.051 0.000 0.051 0.000 euler048.py:2(<lambda>)
1 0.005 0.005 0.061 0.061 euler048.py:2(<module>)
1 0.000 0.000 0.061 0.061 {execfile}
1 0.002 0.002 0.053 0.053 {map}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {range}
1 0.003 0.003 0.003 0.003 {sum}
在IPython中,“timeit”任何脚本:
def foo():
%run bar.py
timeit foo()
我将这个timing.py模块放入我自己的站点包目录中,并在模块顶部插入导入计时:
import atexit
from time import clock
def secondsToStr(t):
return "%d:%02d:%02d.%03d" % \
reduce(lambda ll,b : divmod(ll[0],b) + ll[1:],
[(t*1000,),1000,60,60])
line = "="*40
def log(s, elapsed=None):
print line
print secondsToStr(clock()), '-', s
if elapsed:
print "Elapsed time:", elapsed
print line
print
def endlog():
end = clock()
elapsed = end-start
log("End Program", secondsToStr(elapsed))
def now():
return secondsToStr(clock())
start = clock()
atexit.register(endlog)
log("Start Program")
如果程序中有重要的阶段,我也可以在程序中调用timing.log。但仅包括导入计时就可以打印开始和结束时间,以及总运行时间。(请原谅我晦涩难懂的secondsToStr函数,它只是将浮点秒数设置为hh:mm:ss.sss格式。)
注意:上述代码的Python3版本可以在这里找到。
我使用了一个非常简单的函数来计时代码执行的一部分:
import time
def timing():
start_time = time.time()
return lambda x: print("[{:.2f}s] {}".format(time.time() - start_time, x))
要使用它,只需在代码之前调用它来度量以检索函数计时,然后在代码之后调用带有注释的函数。时间将显示在评论前面。例如:
t = timing()
train = pd.read_csv('train.csv',
dtype={
'id': str,
'vendor_id': str,
'pickup_datetime': str,
'dropoff_datetime': str,
'passenger_count': int,
'pickup_longitude': np.float64,
'pickup_latitude': np.float64,
'dropoff_longitude': np.float64,
'dropoff_latitude': np.float64,
'store_and_fwd_flag': str,
'trip_duration': int,
},
parse_dates = ['pickup_datetime', 'dropoff_datetime'],
)
t("Loaded {} rows data from 'train'".format(len(train)))
然后输出将如下所示:
[9.35s] Loaded 1458644 rows data from 'train'
有一个timeit模块,可用于对Python代码的执行时间进行计时。
它在Python文档26.6中有详细的文档和示例。timeit-测量小代码片段的执行时间。