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

在Linux或Unix中:

$ time python yourprogram.py

在Windows中,请参阅StackOverflow问题:如何在Windows命令行上测量命令的执行时间?

对于更详细的输出,

$ time -v python yourprogram.py
    Command being timed: "python3 yourprogram.py"
    User time (seconds): 0.08
    System time (seconds): 0.02
    Percent of CPU this job got: 98%
    Elapsed (wall clock) time (h:mm:ss or m:ss): 0:00.10
    Average shared text size (kbytes): 0
    Average unshared data size (kbytes): 0
    Average stack size (kbytes): 0
    Average total size (kbytes): 0
    Maximum resident set size (kbytes): 9480
    Average resident set size (kbytes): 0
    Major (requiring I/O) page faults: 0
    Minor (reclaiming a frame) page faults: 1114
    Voluntary context switches: 0
    Involuntary context switches: 22
    Swaps: 0
    File system inputs: 0
    File system outputs: 0
    Socket messages sent: 0
    Socket messages received: 0
    Signals delivered: 0
    Page size (bytes): 4096
    Exit status: 0

其他回答

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。

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。

我使用来自ttictoc的tic和toc。

pip install ttictoc

然后可以在脚本中使用:

from ttictoc import tic,toc
tic()

# foo()

print(toc())

Python程序执行度量的时间可能不一致,具体取决于:

可以使用不同的算法评估相同的程序运行时间因算法而异运行时间因实现而异运行时间因计算机而异基于小输入,运行时间不可预测

这是因为最有效的方法是使用“增长顺序”,并学习大“O”符号来正确地执行。

无论如何,您可以尝试使用以下简单算法来评估任何Python程序在每秒特定机器计数步骤中的性能:使其适应您想要评估的计划

import time

now = time.time()
future = now + 10
step = 4 # Why 4 steps? Because until here already four operations executed
while time.time() < future:
    step += 3 # Why 3 again? Because a while loop executes one comparison and one plus equal statement
step += 4 # Why 3 more? Because one comparison starting while when time is over plus the final assignment of step + 1 and print statement
print(str(int(step / 10)) + " steps per second")

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()
   ...