Question

衡量时间执行功能的最佳（精确）方法是什么，例如：

def some_function():
    # ...

我更喜欢将此功能调用1000次然后计算平均时间，如下所示：

start = time.time()

for i in range(1000):
    some_function()

elapsed = (time.time() - start)/1000

但也许有更好的方法？

Answer 1

我应该使用timeit模块

import timeit
t = timeit.Timer('some_function(*args)', # code to run
                 'from __main__ import some_function, args') # initial code 
                                               #run before time measurement
t.timeit(100) # times to run

Answer 2

我同意timeit是在Python源上运行本机计时的事实上的“模块”。但是，如果您有兴趣在分析方面做一些繁重的工作，您可能会发现像runsnakerun这样有用的东西（Python原生的探查器的可视化工具）。

来自runsnakerun的片段（它实际上只使用来自pythons探测器的数据）：

原始配置文件信息的可排序数据网格视图

identity：函数名，文件名，目录名

耗费时间：累计，累计，每次，本地和本地

整体数据网格视图

（所有）此函数的调用者，（所有）此函数的callees

只是为了添加是的，我知道'主义......你问了一些简单的东西，这是最重要的。但是，我想我会分享另一种可能的解决方案，以防您需要更多信息。如果你觉得它没用，也许其他人会这样做！

要获取将在runsnakerun中运行的输出配置文件，请执行以下操作：

$ python -m cProfile -o <outputfilename> <script-name> <options>

或者，如果您使用* nix进行开发，则可以使用time，但现在您已经增加了开销，并且可能会丢失Python模块 timeit 可能提供的精度。

不同的需求需要不同的解决方案 - 只需添加你的行李即用。

HTH

测量功能的时间执行

2 个答案: