绿荷雨丝 发表于 2015-10-27 00:42

测量Python代码运行的时间

Python 社区有句俗语: “python自己带着电池” ,别自己写计时框架。 Python 2.3 具备一个叫做 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 的第二个参数是为第一个参数语句构建环境的导入语句。 从内部讲, timeit 构建起一个独立的虚拟环境, 手工地执行建立语句,然后手工地编译和执行被计时语句。
[*]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 函数可以把输入的列表返回成最小值,如: min(t.repeat(3, 1000000))
[*]你可以在命令行使用 timeit 模块来测试一个已存在的 Python 程序,而不需要修改代码。
[*]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
    return n
def test2():
    return sum(range(101))
def test3():
    return sum(x for x in range(101))
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)
    print t3.repeat(3,10000)
结果如下
3.21831489756
0.109082858296
4.83077821343



利用time模块
利用time模块(仅作练习之用,不推荐)。 time.localtime(),time.time(),time.clock() 对比:

[*]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):
      L.append(i)
if __name__=='__main__':
    from time import clock
    start=clock()
    for i in range(10000):
      test()
    finish=clock()
    print (finish-start)/10000
执行结果为
0.00032365431221
其他方法
遇到复杂的程序,有很多性能分析工具可用。比如python的标准库里的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。

转自:http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1633926635_8_1.html
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