想测试一行代码的运行时间,在python中比较方便,可以直接使用timeit:
看个例子吧
1. >>> import timeit
2. #执行命令
3. >>> t2 = timeit.Timer('x=range(1000)')
4. #显示时间
5. >>> t2.timeit()
6. 10.620039563513103
7.
8. #执行命令
9. >>> t1 = timeit.Timer('sum(x)', 'x = (i for i in range(1000))')
10. #显示时间
11. >>> t1.timeit()
12. 0.1881566039438201
或者如下使用
1. In [1]: from timeit import timeit as timeit
2.
3. In [2]: timeit('x=1')
4. Out[2]: 0.03820111778328037
5.
6. In [3]: timeit('x=map(lambda x:x*10,range(32))')
7. Out[3]: 8.05639690328919
其实在ipython中可以直接使用
1. In [4]: timeit y=map(lambda x:x**10,range(32))
2. 10000000 loops, best of 3: 16.2 ns per loop
在python中编程,最大的乐趣就是实际自己需要实现的东西很少.
timeit的完美计时工具可以测量python代码的运行时间。
timeit 模块
- timeit 模块定义了接受两个参数的 Timer 类。两个参数都是字符串。 第一个参数是你要计时的语句或者函数。 传递给 Timer 从内部讲， timeit
- 一旦有了 Timer 对象，最简单的事就是调用 timeit()，它接受一个参数为每个测试中调用被计时语句的次数，默认为一百万次；返回所耗费的秒数。
- Timer 对象的另一个主要方法是 repeat()， 它接受两个可选参数。 第一个参数是重复整个测试的次数，第二个参数是每个测试中调用被计时语句的次数。 两个参数都是可选的，它们的默认值分别是 3 和1000000。 repeat() 方法返回以秒记录的每个测试循环的耗时列表。Python 有一个方便的 min
- 你可以在命令行使用 timeit
- 具体可参见文档： http://docs.python.org/library/timeit.html
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/bin/env python
def test1():
n=0
for i in range(101):
n+=i
def test2():
def test3():
if __name__=='__main__':
from timeit import Timer
t1=Timer("test1()","from __main__ import test1")
t2=Timer("test2()","from __main__ import test2")
t3=Timer("test3()","from __main__ import test3")
print t1.timeit(10000)
print t2.timeit(10000)
print t3.timeit(10000)
print t1.repeat(3,10000)
print t2.repeat(3,10000)
结果如下
3.21831489756
0.109082858296
4.83077821343
[3.2328774327463403, 3.200496361967792, 3.219513164382626]
[0.11024445844373787, 0.10911708052280389, 0.10891761383080834]
[4.817947811802895, 4.892466221265554, 5.003930946530911]
利用time模块
time.time(),
- time.localtime()，localtime返回的是struct_time，包含年月日，显然没有必要，更重要的是localtime()的精度依赖于time()
- time.time()，time返回的是UTC时间（seconds since the 00:00:00 UTC on January 1）。在很多系统，包括windows下精度很差，win32下的精度只有1/18.2秒。不过在Unix/Linux系统下，time()的精度还是很高的。
- Python的标准库手册推荐在任何系统下都尽量使用time.clock()。不过要注意是在win32系统下，这个函数返回的是真实时间（wall time），而在Unix/Linux下返回的是CPU时间。在win32下，这个函数的时间分辨率好于1微秒。
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/bin/env python
def test():
L=[]
for i in range(100):
if __name__=='__main__':
from time import clock
start=clock()
for i in range(10000):
test()
finish=clock()
执行结果为
0.00032365431221
其他方法
profile可以统计程序里每一个函数的运行时间，并且提供了多样化的报表。
大多时候,需要做的是"怎么用"!
python内置了timeit模块，通过它可以很简单的计算出代码执行时间，可以通过number参数控制代码的执行次数，非常好用。
更详细的实用方法可以参考：http://docs.python.org/2/library/timeit.html
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