Question

我想测量运行两个代码的时间，我试着查看python文档的timeit，但我真的不明白。有人可以用更初级的词汇来解释吗？

Answer 1

我会告诉你一个秘密：使用timeit的最佳方法是在命令行上。

在命令行上，timeit进行适当的统计分析：它会告诉您最短的运行时间。这很好，因为时间上的所有错误都是正的。因此，最短的时间内错误最少。没有办法得到负面错误，因为计算机无法计算得比计算速度快！

所以，命令行界面：

%~> python -m timeit "1 + 2"
10000000 loops, best of 3: 0.0468 usec per loop

这很简单，嗯？

你可以设置内容：

%~> python -m timeit -s "x = range(10000)" "sum(x)"
1000 loops, best of 3: 543 usec per loop

也很有用！

如果你想要多行，你可以使用shell的自动延续或使用单独的参数：

%~> python -m timeit -s "x = range(10000)" -s "y = range(100)" "sum(x)" "min(y)"
1000 loops, best of 3: 554 usec per loop

这给出了

的设置

x = range(1000)
y = range(100)

和时间

sum(x)
min(y)

如果您想要更长的脚本，可能会想要在Python脚本中移动到timeit。我建议避免这种情况，因为在命令行上分析和计时更好。相反，我倾向于制作shell脚本：

 SETUP="

 ... # lots of stuff

 "

 echo Minmod arr1
 python -m timeit -s "$SETUP" "Minmod(arr1)"

 echo pure_minmod arr1
 python -m timeit -s "$SETUP" "pure_minmod(arr1)"

 echo better_minmod arr1
 python -m timeit -s "$SETUP" "better_minmod(arr1)"

 ... etc

由于多次初始化，这可能会花费更长的时间，但通常这不是什么大问题。

但是如果你希望在你的模块中使用timeit怎么办？

嗯，简单的方法是：

def function(...):
    ...

timeit.Timer(function).timeit(number=NUMBER)

这会给你累积（不最小！）的时间来运行这么多次。

要获得良好的分析，请使用.repeat并采取此分钟：

min(timeit.Timer(function).repeat(repeat=REPEATS, number=NUMBER))

您通常应将其与functools.partial而不是lambda: ...结合使用，以降低开销。因此，您可以拥有类似的内容：

from functools import partial

def to_time(items):
    ...

test_items = [1, 2, 3] * 100
times = timeit.Timer(partial(to_time, test_items)).repeat(3, 1000)

# Divide by the number of repeats
time_taken = min(times) / 1000

你也可以这样做：

timeit.timeit("...", setup="from __main__ import ...", number=NUMBER)

它可以让您从命令行更接近接口，但却不那么酷。 "from __main__ import ..."允许您在timeit创建的人工环境中使用主模块中的代码。

值得注意的是，这是Timer(...).timeit(...)的便利包装，因此在时间上并不是特别好。我个人更喜欢使用Timer，如上所示。

警告

timeit有一些警告随处可见。

不计入间接费用。假设您想要花时间x += 1，以了解添加需要多长时间：
```
>>> python -m timeit -s "x = 0" "x += 1"
10000000 loops, best of 3: 0.0476 usec per loop
```
嗯，不0.0476μs。你只知道少。所有错误都是正面的。

因此，尝试找到纯开销：
```
>>> python -m timeit -s "x = 0" ""      
100000000 loops, best of 3: 0.014 usec per loop
```
从时间开始，这是一个很好的<强> 30％开销！这可以大大扭曲相对时间。但你真的很关心添加时间; x的查找时间也需要包含在开销中：
```
>>> python -m timeit -s "x = 0" "x"
100000000 loops, best of 3: 0.0166 usec per loop
```
差别不大，但它就在那里。

变异方法很危险。

python -m timeit -s "x = [0]*100000" "while x: x.pop()"
10000000 loops, best of 3: 0.0436 usec per loop

但是完全错误了！ x是第一次迭代后的空列表。您需要重新初始化：

>>> python -m timeit "x = [0]*100000" "while x: x.pop()"
100 loops, best of 3: 9.79 msec per loop

但是你有很多开销。单独说明。

>>> python -m timeit "x = [0]*100000"                   
1000 loops, best of 3: 261 usec per loop

请注意，减去开销在这里是合理的，因为的开销是时间的一小部分。

Answer 2

我发现IPython的％timeit和%% timeit魔术函数比timeit.timeit更容易使用（特别是在使用ipython笔记本时）。几个例子here。

Answer 3

>>> "-".join(str(n) for n in range(100))
'0-1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13-14-15-16-17-18-19-20-21-22-23-24-25-26-27-28-29-30-31-32-33-34-35-36-37-38-39-40-41-42-43-44-45-46-47-48-49-50-51-52-53-54-55-56-57-58-59-60-61-62-63-64-65-66-67-68-69-70-71-72-73-74-75-76-77-78-79-80-81-82-83-84-85-86-87-88-89-90-91-92-93-94-95-96-97-98-99'
>>>

假设这是您想要运行的命令导入timeit。将命令设为字符串，添加您想要运行它的次数。

>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=100)
0.011214537887298093

Documentation
这个文件真的难以理解吗？我发现它清晰明了。

试图使用timeit.timeit

3 个答案:

警告