Question

我理解timeit的概念，但我不知道如何在我的代码中实现它。

如何将insertion_sort和tim_sort两个函数与timeit进行比较？

Answer 1

timeit 的工作方式是运行一次设置代码，然后重复调用一系列语句。所以，如果你想测试排序，需要注意一点，这样就地排序的一次传递不会影响已经排序的数据的下一次传递（当然，这会使Timsort真正闪耀因为当数据已经部分订购时它表现得最好。）

以下是如何设置排序测试的示例：

>>> import timeit

>>> setup = '''
import random

random.seed('slartibartfast')
s = [random.random() for i in range(1000)]
timsort = list.sort
'''

>>> print min(timeit.Timer('a=s[:]; timsort(a)', setup=setup).repeat(7, 1000))
0.334147930145

请注意，系列语句会在每次传递时生成未分类数据的新副本。

另外，请注意运行测量套件七次并保持最佳时间的计时技术 - 这可以真正帮助减少由于系统上运行的其他进程而导致的测量失真。

这些是我正确使用timeit的提示。希望这会有所帮助： - ）

Answer 2

如果要在交互式Python会话中使用timeit，有两个方便的选项：

使用IPython shell。它具有方便的%timeit特殊功能：

In [1]: def f(x):
   ...:     return x*x
   ...: 

In [2]: %timeit for x in range(100): f(x)
100000 loops, best of 3: 20.3 us per loop

在标准Python解释器中，您可以通过在setup语句中从__main__导入它们来访问先前在交互式会话期间定义的函数和其他名称：

>>> def f(x):
...     return x * x 
... 
>>> import timeit
>>> timeit.repeat("for x in range(100): f(x)", "from __main__ import f",
                  number=100000)
[2.0640320777893066, 2.0876040458679199, 2.0520210266113281]

Answer 3

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并采取最低限度：

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(...).repeat(...)，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，因为开销是时间的一小部分。

对于您的示例，值得注意的是插入排序和Tim排序对已经排序的列表具有完全不寻常的计时行为。这意味着如果您想避免破坏时间，则需要random.shuffle之间的分类。

Answer 4

如果你想快速比较两个代码/功能块，你可以这样做：

import timeit

start_time = timeit.default_timer()
func1()
print(timeit.default_timer() - start_time)

start_time = timeit.default_timer()
func2()
print(timeit.default_timer() - start_time)

Answer 5

我发现使用timeit的最简单方法是从命令行：

鉴于 test.py ：

def InsertionSort(): ...
def TimSort(): ...

像这样运行timeit：

% python -mtimeit -s'import test' 'test.InsertionSort()'
% python -mtimeit -s'import test' 'test.TimSort()'

Answer 6

对我来说，这是最快的方式：

import timeit
def foo():
    print("here is my code to time...")


timeit.timeit(stmt=foo, number=1234567)

Answer 7

# Генерация целых чисел

def gen_prime(x):
    multiples = []
    results = []
    for i in range(2, x+1):
        if i not in multiples:
            results.append(i)
            for j in range(i*i, x+1, i):
                multiples.append(j)

    return results


import timeit

# Засекаем время

start_time = timeit.default_timer()
gen_prime(3000)
print(timeit.default_timer() - start_time)

# start_time = timeit.default_timer()
# gen_prime(1001)
# print(timeit.default_timer() - start_time)

Answer 8

这很有效：

  python -m timeit -c "$(cat file_name.py)"

Answer 9

让我们在以下各项中设置相同的字典并测试执行时间。

setup参数基本上是设置字典

Number是运行代码1000000次。不是设置而是stmt

当你运行它时，你可以看到索引比get快。您可以多次运行它以查看。

代码基本上试图在字典中获取c的值。

import timeit

print('Getting value of C by index:', timeit.timeit(stmt="mydict['c']", setup="mydict={'a':5, 'b':6, 'c':7}", number=1000000))
print('Getting value of C by get:', timeit.timeit(stmt="mydict.get('c')", setup="mydict={'a':5, 'b':6, 'c':7}", number=1000000))

以下是我的结果，您的结果会有所不同。

按索引：0.20900007452246427

获取：0.54841166886888

Answer 10

只需将整个代码作为timeit的参数传递：

import timeit

print(timeit.timeit("""

limit = 10000
prime_list = [i for i in range(2, limit+1)]

for prime in prime_list:
    for elem in range(prime*2, max(prime_list)+1, prime):
        if elem in prime_list:
            prime_list.remove(elem)"""

, number=10))

Answer 11

内置的timeit模块最适合从IPython命令行运行。

从模块中计时功能：

from timeit import default_timer as timer
import sys

def timefunc(func, *args, **kwargs):
    """Time a function. 

    args:
        iterations=3

    Usage example:
        timeit(myfunc, 1, b=2)
    """
    try:
        iterations = kwargs.pop('iterations')
    except KeyError:
        iterations = 3
    elapsed = sys.maxsize
    for _ in range(iterations):
        start = timer()
        result = func(*args, **kwargs)
        elapsed = min(timer() - start, elapsed)
    print(('Best of {} {}(): {:.9f}'.format(iterations, func.__name__, elapsed)))
    return result

Answer 12

如何将Python REPL解释器与接受参数的函数一起使用的示例。

>>> import timeit                                                                                         

>>> def naive_func(x):                                                                                    
...     a = 0                                                                                             
...     for i in range(a):                                                                                
...         a += i                                                                                        
...     return a                                                                                          

>>> def wrapper(func, *args, **kwargs):                                                                   
...     def wrapper():                                                                                    
...         return func(*args, **kwargs)                                                                  
...     return wrapper                                                                                    

>>> wrapped = wrapper(naive_func, 1_000)                                                                  

>>> timeit.timeit(wrapped, number=1_000_000)                                                              
0.4458435332577161

Answer 13

您将创建两个函数，然后运行与此类似的操作。请注意，您想要选择相同的执行/运行次数来比较apple与apple。
这已经在Python 3.7下进行了测试。

这是易于复制的代码

!/usr/local/bin/python3
import timeit

def fibonacci(n):
    """
    Returns the n-th Fibonacci number.
    """
    if(n == 0):
        result = 0
    elif(n == 1):
        result = 1
    else:
        result = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
    return result

if __name__ == '__main__':
    import timeit
    t1 = timeit.Timer("fibonacci(13)", "from __main__ import fibonacci")
    print("fibonacci ran:",t1.timeit(number=1000), "milliseconds")

Answer 14

import timeit


def oct(x):
   return x*x


timeit.Timer("for x in range(100): oct(x)", "gc.enable()").timeit()

如何使用timeit模块

14 个答案:

警告