Question

我正在尝试测量raw_queries(...)的时间，到目前为止还未成功。我发现我应该使用timeit模块。问题是我不能（=我不知道如何）从环境中将参数传递给函数。

重要提示：在调用raw_queries之前，我们必须执行phase2()（环境初始化）。

旁注：代码在Python 3中。

def raw_queries(queries, nlp):
    """ Submit queries without getting visual response """

    for q in queries:
        nlp.query(q)

def evaluate_queries(queries, nlp):
    """ Measure the time that the queries need to return their results """

    t = Timer("raw_queries(queries, nlp)", "?????")
    print(t.timeit())

def phase2():
    """ Load dictionary to memory and subsequently submit queries """

    # prepare Linguistic Processor to submit it the queries
    all_files = get_files()
    b = LinguisticProcessor(all_files)
    b.loadDictionary()

    # load the queries
    queries_file = 'queries.txt'
    queries = load_queries(queries_file)

if __name__ == '__main__':
    phase2()

感谢您的帮助。

更新：我们可以使用phase2()的第二个参数调用Timer。问题是我们需要来自环境的参数(queries, nlp)。

更新：到目前为止最好的解决方案，有unutbu的帮助（只有改变了）：

def evaluate_queries():
    """ Measure the time that the queries need to return their results """

    t = Timer("main.raw_queries(queries, nlp)", "import main;\
        (queries,nlp)=main.phase2()")

    sf = 'Execution time: {} ms'
    print(sf.format(t.timeit(number=1000)))


def phase2():
    ...

    return queries, b


def main():
    evaluate_queries()

if __name__ == '__main__':
    main()

Answer 1

首先，永远不要使用时间模块来计时功能。它很容易导致错误的结论。有关示例，请参阅timeit versus timing decorator。

计算函数调用的最简单方法是使用IPython的％timeit命令。在那里，您只需启动一个交互式IPython会话，调用phase2()，定义queries，然后运行

%timeit raw_queries(queries,nlp)

我知道使用timeit的第二个最简单的方法是从命令行调用它：

python -mtimeit -s"import test; queries=test.phase2()" "test.raw_queries(queries)"

（在上面的命令中，我假设脚本名为test.py）

这里的成语是

python -mtimeit -s"SETUP_COMMANDS" "COMMAND_TO_BE_TIMED"

为了能够将queries传递给raw_queries函数调用，您必须定义queries变量。您发布的代码queries在phase2()中定义，但仅限于本地。因此，要将queries设置为全局变量，您需要执行类似phase2返回queries的操作：

def phase2():
    ...
    return queries

如果您不想以这种方式弄乱phase2，请创建一个虚拟函数：

def phase3():
    # Do stuff like phase2() but return queries
    return queries

Answer 2

通常，您会使用timeit。

示例包括here和here。

另请注意：

默认情况下，timeit（）会暂时转为关闭期间的垃圾收集定时。这种方法的优点它是独立的时间更具可比性。这个缺点是 GC可能是一个重要组成部分功能的表现被测量

或者您可以使用time模块编写自己的自定义计时器。

如果您使用自定义计时器，请记住您应该在Windows上使用time.clock（），在其他平台上使用time.time（）。（timeit在内部选择）

import sys
import time

# choose timer to use
if sys.platform.startswith('win'):
    default_timer = time.clock
else:
    default_timer = time.time

start = default_timer()
# do something
finish = default_timer()
elapsed = (finish - start)

Answer 3

我不确定这一点，我从未使用它，但从我读过的内容应该是这样的：

....
t = Timer("raw_queries(queries, nlp)", "from __main__ import raw_queries")
print t.timeit()

我是从http://docs.python.org/library/timeit.html取得的（如果这有帮助的话）。

Answer 4

自定义计时器功能可能是一个解决方案：

import time

def timer(fun,*args):
    start = time.time()
    ret = fun(*args)
    end = time.time()
    return (ret, end-start)

像这样使用：

>>> from math import sin
>>> timer(sin, 0.5)
(0.47942553860420301, 6.9141387939453125e-06)

这意味着sin返回0.479...并且花了6.9e-6秒。如果你想获得可靠的数字，请确保你的函数运行得足够长（不像上面的例子中那样）。

Answer 5

你没有这么说，但你是否有机会试图让代码更快？如果是这样，我建议你不要专注于一个特定的例程并尝试计时。即使你得到一个数字，它也不会真正告诉你要修复什么。如果你可以在IDE下暂停几次程序并检查它的状态，包括调用堆栈，它会告诉你是什么花时间和原因。 Here is a link that gives a brief explanation of how and why it works. *

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使用Python中的参数测量函数的时间

5 个答案: