python time.time()计算代码运行时间

计算一个代码跑多久

文章目录

1,time()
2.timeit()
- Timer()
- 用法1：在命令行上运行
- 用法2：在程序块中运行
- 单位问题：

1,time()

import timestart = time.time()
xxx
xxx
end = time.time()
running_time = end-start
print('time cost : %.5f sec' %running_time)

输出时间默认为秒（对于时间太短可能无法很精确）
举例：
计算两个数/数组相加的时间

import timedef display_time(func):def wrapper(*args):t1 = time.time()print('answer = %.2f'%func(*args))t2 = time.time()print('time cost: %.6f'%(t2-t1))return wrapper@display_time            #使用装饰器的方法
def sum_(a,b):return (a+b)sum_(10,20)>>>answer = 30.00
>>>time cost: 0.004945

上面使用装饰器的方法可以参加笔者python教程第一部分12节

2.timeit()

1,python中文timeit
2,python 英文timeit
这里先看例题再看解析：

Timer()

from timeit import Timer  #导入Timerdef sum_(a,b):return (a+b)
‘’‘计算a+b的和画的时间，计算1000的总时间’‘’
t1 = Timer("sum_(10,20)","from __main__ import sum_")
print("time cost %.5f seconds\n"%t1.timeit(number=1000))

注意，上面是计算1000次的总时间，不是平均时间
上面的核心是：

t1 = Timer("sum_(10,20)","from __main__ import sum_")

class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>)

Timer()函数第一个参数是statement（声明），必须是str类型，第二个参数是setup(安装)，所以上面的含义是，计算sum_(10,20)即10+20的和，其中sum_函数从__main__中导入，需要注意的是，main()函数就是我们当前的程序。
再举个例子：

import timeitx = list(range(20000))#[0,1,2,3...19999]
#使用pop函数去除列表的第一个数
popzero = timeit.Timer("x.pop(0)","from __main__ import x")
#计算1000次花的时间
print(popzero.timeit(number=1000))#使用pop去除最后一个数
popend = timeit.Timer("x.pop()","from __main__ import x")
print(popend.timeit(number=1000))>>>0.012933371937833726
>>>0.00024989701341837645

上面的方法是用来计算pop()和pop(i)(i表示第i个数)的运行时间的
从时间复杂度而言，pop(i)是O（n）,是pop()始终是O(1).所以pop(i)的时间要长一些。

————————以下为原文————————
timeit有两种用法，

用法1：在命令行上运行

在命令行上运行1+1，并计算时间。
上面-m不可少，表示在命令行将library module库像脚本一样运行，即在命令行运行程序。
上面100000000 loops表示运行了1亿次1+1，而best of 3表示调用了三次timeit()函数，每调用一次timeit()都运行1亿次循环。通过调用三次，其中最好的一次（时间最小）是每次循环花了0.00788 usec（微秒），所以总时间是：
1亿×0.00788×10−6秒=7.8秒1亿\times 0.00788\times 10^{-6} 秒=7.8秒1亿×0.00788×10−6秒=7.8秒
这个运行多少loops在命令行上是不确定的，系统自己根据运行来执行，一般而言，运行时间越小，loops次数越多。另外这个7.8秒实际上并不需要算出来，因为我们只看一次运行的时间，所以1+1运行花了0.00788微秒。
但是我们可以自己来给定运行的loops次数，

这里用到的-n 等命令如下：

-s表示开始只执行一次，在下面会说到

用法2：在程序块中运行

强烈建议看这篇博文，写的很细 https://www.cnblogs.com/hengyumo/p/10617018.html
如果只想粗略知道如何用，看我写的即可

from timeit import timeitprint(timeit('1+1',number=1000))

上面代码等价于

from timeit import timeit
x='''
1+1
'''
print(timeit(stmt=x,number=1000))

stmt表示statement，放入需要执行的表达式，多个表达式用;分开

这个时间算的是1000次执行的时间，单位的计算见下文
假如把number=去掉，

from timeit import timeit
x='''
1+1
'''
print(timeit(stmt=x))

时间反而变长了，这是因为默认number=106=10^6=106，即计算了10的6次方次，总的时间。

单位问题：

假如计算的时候写number=1，即表示计算的是一次，输出的也是一次计算的时间，单位是秒。当不写number的时候，默认number是等于10610^6106,即计算了10的6次方次的总时间，所以单位是微秒

from timeit import timeit
import time
s=time.time()
x=[i**2 for i in range(10000)]
e=time.time()
print('%.8f'%(e-s))
print(timeit('x=[i**2 for i in range(10000)]',number=1))

上面写了number=1，所以单位都是秒

from timeit import timeit
import time
s=time.time()
x=[i**2 for i in range(10000)]
e=time.time()
print('%.8f'%(e-s))
print(timeit('x=[i**2 for i in range(10000)]'))

不写number，单位是微秒，（这个时候因为要计算1000000次，所以很慢）
可能会经常看到博文用%timeit xxx的用法，这个是在ipython里直接用的，不需要像python里面需要import timeit
%在ipython里叫做line magic魔法行命令，%%为cell magic魔法单元命令