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。
其他回答
time.clock在Python 3.3中已被弃用,并将从Python 3.8中删除:请改用time.perf_counter或time.prrocess_time
import time
start_time = time.perf_counter ()
for x in range(1, 100):
print(x)
end_time = time.perf_counter ()
print(end_time - start_time, "seconds")
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。
对于使用Jupyter笔记本的数据人员
在单元格中,可以使用Jupyter的%%time魔术命令来测量执行时间:
%%time
[ x**2 for x in range(10000)]
输出
CPU times: user 4.54 ms, sys: 0 ns, total: 4.54 ms
Wall time: 4.12 ms
这将仅捕获特定单元的执行时间。如果您想捕获整个笔记本(即程序)的执行时间,可以在同一目录中创建一个新笔记本,并在新笔记本中执行所有单元格:
假设上面的笔记本名为example_notebook.ipynb。在同一目录中的新笔记本中:
# Convert your notebook to a .py script:
!jupyter nbconvert --to script example_notebook.ipynb
# Run the example_notebook with -t flag for time
%run -t example_notebook
输出
IPython CPU timings (estimated):
User : 0.00 s.
System : 0.00 s.
Wall time: 0.00 s.
根据这个答案,创建了一个简单但方便的工具。
import time
from datetime import timedelta
def start_time_measure(message=None):
if message:
print(message)
return time.monotonic()
def end_time_measure(start_time, print_prefix=None):
end_time = time.monotonic()
if print_prefix:
print(print_prefix + str(timedelta(seconds=end_time - start_time)))
return end_time
用法:
total_start_time = start_time_measure()
start_time = start_time_measure('Doing something...')
# Do something
end_time_measure(start_time, 'Done in: ')
start_time = start_time_measure('Doing something else...')
# Do something else
end_time_measure(start_time, 'Done in: ')
end_time_measure(total_start_time, 'Total time: ')
输出:
Doing something...
Done in: 0:00:01.218000
Doing something else...
Done in: 0:00:01.313000
Total time: 0:00:02.672000
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。