所以在Java中,我们可以How to measure time taken by a function to execute
但是如何在python中完成?要测量代码行之间的时间开始和结束时间? 这样做的东西:
import some_time_library
starttime = some_time_library.some_module()
code_tobe_measured()
endtime = some_time_library.some_module()
time_taken = endtime - starttime
答案 0 :(得分:80)
您可以使用time.clock
。
import time
start = time.clock()
#your code here
print time.clock() - start
第一次调用打开计时器,第二次调用告知已经过了多少秒。
有更好的分析工具,例如timeit
和profile
,但是这个会测量时间,这就是你要问的问题
答案 1 :(得分:16)
您还可以使用import time
库:
start = time.time()
#your code
end = time.time()
time_taken = end - start
print('Time: ',time_taken)
答案 2 :(得分:10)
借助小型便利班,您可以测量缩进行所花费的时间,如下所示:
with CodeTimer():
line_to_measure()
another_line()
# etc...
缩进行执行完毕后,将显示以下内容:
Code block took: x.xxx ms
更新:您现在可以先依次使用pip install linetimer
和from linetimer import CodeTimer
来获取课程。参见this GitHub project。
以上类别的代码:
import timeit
class CodeTimer:
def __init__(self, name=None):
self.name = " '" + name + "'" if name else ''
def __enter__(self):
self.start = timeit.default_timer()
def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
self.took = (timeit.default_timer() - self.start) * 1000.0
print('Code block' + self.name + ' took: ' + str(self.took) + ' ms')
然后您可以命名要测量的代码块:
with CodeTimer('loop 1'):
for i in range(100000):
pass
with CodeTimer('loop 2'):
for i in range(100000):
pass
Code block 'loop 1' took: 4.991 ms
Code block 'loop 2' took: 3.666 ms
然后嵌套:
with CodeTimer('Outer'):
for i in range(100000):
pass
with CodeTimer('Inner'):
for i in range(100000):
pass
for i in range(100000):
pass
Code block 'Inner' took: 2.382 ms
Code block 'Outer' took: 10.466 ms
关于timeit.default_timer()
,它使用基于操作系统和Python版本的最佳计时器,请参见this answer。
答案 3 :(得分:3)
将代码放入函数中,然后使用装饰器进行计时是另一种选择。 (Source)这种方法的优点是您只需定义一次计时器,然后对每个功能使用简单的附加行。
首先,定义timer
装饰器:
import functools
import time
def timer(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.perf_counter()
value = func(*args, **kwargs)
end_time = time.perf_counter()
run_time = end_time - start_time
print("Finished {} in {} secs".format(repr(func.__name__), round(run_time, 3)))
return value
return wrapper
然后,在定义函数时使用装饰器:
@timer
def doubled_and_add(num):
res = sum([i*2 for i in range(num)])
print("Result : {}".format(res))
让我们尝试一下:
doubled_and_add(100000)
doubled_and_add(1000000)
输出:
Result : 9999900000
Finished 'doubled_and_add' in 0.0119 secs
Result : 999999000000
Finished 'doubled_and_add' in 0.0897 secs
注意:我不确定为什么要使用time.perf_counter
而不是time.time
。欢迎发表评论。
答案 4 :(得分:1)
我一直在寻找一种如何以最少的代码输出格式化时间的方法,因此这是我的解决方案。无论如何,许多人都使用熊猫,因此在某些情况下,可以从其他库导入中节省资源。
import pandas as pd
start = pd.Timestamp.now()
# code
print(pd.Timestamp.now()-start)
输出:
0 days 00:05:32.541600
如果时间精度不是最重要的,我建议使用此方法,否则请使用time
库:
%timeit pd.Timestamp.now()
每个循环输出3.29 µs±214 ns
%timeit time.time()
每个循环输出154 ns±13.3 ns
答案 5 :(得分:0)
我总是喜欢以小时,分钟和秒(%H:%M:%S)格式检查时间:
from datetime import datetime
start = datetime.now()
# your code
end = datetime.now()
time_taken = end - start
print('Time: ',time_taken)
输出:
Time: 0:00:00.000019