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。
$ python -mtimeit -n1 -r1 -t -s "from your_module import main" "main()"
它运行一次your_module.main()函数,并使用time.time()函数作为计时器打印经过的时间。
要在Python中模拟/usr/bin/time,请参阅带有/usr/bin/time:如何捕获计时信息但忽略所有其他输出?的Python子进程?。
要测量每个函数的CPU时间(例如,不要包括time.sleep()期间的时间),可以使用profile模块(Python 2上的cProfile):
$ python3 -mprofile your_module.py
如果您想使用与配置文件模块相同的计时器,可以将-p传递给上面的timeit命令。
请参见如何评测Python脚本?
其他回答
这是获取程序运行时间的最简单方法:
在程序末尾编写以下代码。
import time
print(time.clock())
使用line_profiler。
line_profiler将描述单个代码行执行所需的时间。分析器通过Cython在C语言中实现,以减少分析开销。
from line_profiler import LineProfiler
import random
def do_stuff(numbers):
s = sum(numbers)
l = [numbers[i]/43 for i in range(len(numbers))]
m = ['hello'+str(numbers[i]) for i in range(len(numbers))]
numbers = [random.randint(1,100) for i in range(1000)]
lp = LineProfiler()
lp_wrapper = lp(do_stuff)
lp_wrapper(numbers)
lp.print_stats()
结果将是:
Timer unit: 1e-06 s
Total time: 0.000649 s
File: <ipython-input-2-2e060b054fea>
Function: do_stuff at line 4
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
4 def do_stuff(numbers):
5 1 10 10.0 1.5 s = sum(numbers)
6 1 186 186.0 28.7 l = [numbers[i]/43 for i in range(len(numbers))]
7 1 453 453.0 69.8 m = ['hello'+str(numbers[i]) for i in range(len(numbers))]
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。
稍后回答,但我使用内置的timeit:
import timeit
code_to_test = """
a = range(100000)
b = []
for i in a:
b.append(i*2)
"""
elapsed_time = timeit.timeit(code_to_test, number=500)
print(elapsed_time)
# 10.159821493085474
在code_to_test中包装所有代码,包括可能的任何导入。number参数指定代码应该重复的次数。演示
我在查找两种不同方法的运行时间时遇到的问题,这两种方法用于查找所有<=一个数的素数。当在程序中进行用户输入时。
错误的方法
#Sample input for a number 20
#Sample output [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]
#Total Running time = 0.634 seconds
import time
start_time = time.time()
#Method 1 to find all the prime numbers <= a Number
# Function to check whether a number is prime or not.
def prime_no(num):
if num<2:
return False
else:
for i in range(2, num//2+1):
if num % i == 0:
return False
return True
#To print all the values <= n
def Prime_under_num(n):
a = [2]
if n <2:
print("None")
elif n==2:
print(2)
else:
"Neglecting all even numbers as even numbers won't be prime in order to reduce the time complexity."
for i in range(3, n+1, 2):
if prime_no(i):
a.append(i)
print(a)
"When Method 1 is only used outputs of running time for different inputs"
#Total Running time = 2.73761 seconds #n = 100
#Total Running time = 3.14781 seconds #n = 1000
#Total Running time = 8.69278 seconds #n = 10000
#Total Running time = 18.73701 seconds #n = 100000
#Method 2 to find all the prime numbers <= a Number
def Prime_under_num(n):
a = [2]
if n <2:
print("None")
elif n==2:
print(2)
else:
for i in range(3, n+1, 2):
if n%i ==0:
pass
else:
a.append(i)
print(a)
"When Method 2 is only used outputs of running time for different inputs"
# Total Running time = 2.75935 seconds #n = 100
# Total Running time = 2.86332 seconds #n = 1000
# Total Running time = 4.59884 seconds #n = 10000
# Total Running time = 8.55057 seconds #n = 100000
if __name__ == "__main__" :
n = int(input())
Prime_under_num(n)
print("Total Running time = {:.5f} seconds".format(time.time() - start_time))
上述所有情况下获得的不同运行时间都是错误的。对于我们正在接受输入的问题,我们必须在接受输入后才开始计时。这里,用户键入输入所花费的时间也与运行时间一起计算。
正确的方法
我们必须从开头删除start_time=time.time()并将其添加到主块中。
if __name__ == "__main__" :
n = int(input())
start_time = time.time()
Prime_under_num(n)
print("Total Running time = {:.3f} seconds".format(time.time() - start_time))
因此,两种方法单独使用时的输出如下:-
# Method 1
# Total Running time = 0.00159 seconds #n = 100
# Total Running time = 0.00506 seconds #n = 1000
# Total Running time = 0.22987 seconds #n = 10000
# Total Running time = 18.55819 seconds #n = 100000
# Method 2
# Total Running time = 0.00011 seconds #n = 100
# Total Running time = 0.00118 seconds #n = 1000
# Total Running time = 0.00302 seconds #n = 10000
# Total Running time = 0.01450 seconds #n = 100000
现在我们可以看到,与错误方法相比,总运行时间有显著差异。即使方法2在两种方法中的性能优于方法1,但第一种方法(错误方法)是错误的。