python中timeit模块用法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0101806e.html
http://www.sharejs.com/codes/python/6199
http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/7349915
想测试一行代码的运行时间,在python中比较方便,可以直接使用timeit:
看个例子吧
- >>> import timeit
- #执行命令
- >>> t2 = timeit.Timer('x=range(1000)')
- #显示时间
- >>> t2.timeit()
- 10.620039563513103
- #执行命令
- >>> t1 = timeit.Timer('sum(x)', 'x = (i for i in range(1000))')
- #显示时间
- >>> t1.timeit()
- 0.1881566039438201
或者如下使用
- In [1]: from timeit import timeit as timeit
- In [2]: timeit('x=1')
- Out[2]: 0.03820111778328037
- In [3]: timeit('x=map(lambda x:x*10,range(32))')
- Out[3]: 8.05639690328919
其实在ipython中可以直接使用
- In [4]: timeit y=map(lambda x:x**10,range(32))
- 10000000 loops, best of 3: 16.2 ns per loop
在python中编程,最大的乐趣就是实际自己需要实现的东西很少.
Python 社区有句俗语: “python自己带着电池” ,别自己写计时框架。 Python 2.3 具备一个叫做 timeit的完美计时工具可以测量python代码的运行时间。
timeit 模块
- timeit 模块定义了接受两个参数的 Timer 类。两个参数都是字符串。 第一个参数是你要计时的语句或者函数。 传递给 Timer 的第二个参数是为第一个参数语句构建环境的导入语句。 从内部讲, timeit 构建起一个独立的虚拟环境, 手工地执行建立语句,然后手工地编译和执行被计时语句。
- 一旦有了 Timer 对象,最简单的事就是调用 timeit(),它接受一个参数为每个测试中调用被计时语句的次数,默认为一百万次;返回所耗费的秒数。
- Timer 对象的另一个主要方法是 repeat(), 它接受两个可选参数。 第一个参数是重复整个测试的次数,第二个参数是每个测试中调用被计时语句的次数。 两个参数都是可选的,它们的默认值分别是 3 和1000000。 repeat() 方法返回以秒记录的每个测试循环的耗时列表。Python 有一个方便的 min 函数可以把输入的列表返回成最小值,如: min(t.repeat(3, 1000000))
- 你可以在命令行使用 timeit 模块来测试一个已存在的 Python 程序,而不需要修改代码。
- 具体可参见文档: http://docs.python.org/library/timeit.html
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/bin/env python
def test1():
n=0
for i in range(101):
n+=i
return n
def test2():
return sum(range(101))
def test3():
return sum(x for x in range(101))
if __name__=='__main__':
from timeit import Timer
t1=Timer("test1()","from __main__ import test1")
t2=Timer("test2()","from __main__ import test2")
t3=Timer("test3()","from __main__ import test3")
print t1.timeit(10000)
print t2.timeit(10000)
print t3.timeit(10000)
print t1.repeat(3,10000)
print t2.repeat(3,10000)
print t3.repeat(3,10000)
结果如下
3.21831489756
0.109082858296
4.83077821343
[3.2328774327463403, 3.200496361967792, 3.219513164382626]
[0.11024445844373787, 0.10911708052280389, 0.10891761383080834]
[4.817947811802895, 4.892466221265554, 5.003930946530911]
利用time模块
利用time模块(仅作练习之用,不推荐)。 time.localtime(), time.time(), time.clock() 对比:
- time.localtime(),localtime返回的是struct_time,包含年月日,显然没有必要,更重要的是localtime()的精度依赖于time()
- time.time(),time返回的是UTC时间(seconds since the 00:00:00 UTC on January 1)。在很多系统,包括windows下精度很差,win32下的精度只有1/18.2秒。不过在Unix/Linux系统下,time()的精度还是很高的。
- Python的标准库手册推荐在任何系统下都尽量使用time.clock()。不过要注意是在win32系统下,这个函数返回的是真实时间(wall time),而在Unix/Linux下返回的是CPU时间。在win32下,这个函数的时间分辨率好于1微秒。
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/bin/env python
def test():
L=[]
for i in range(100):
L.append(i)
if __name__=='__main__':
from time import clock
start=clock()
for i in range(10000):
test()
finish=clock()
print (finish-start)/10000
执行结果为
0.00032365431221
其他方法
遇到复杂的程序,有很多性能分析工具可用。比如python的标准库里的profile可以统计程序里每一个函数的运行时间,并且提供了多样化的报表。
大多时候,需要做的是"怎么用"!
python内置了timeit模块,通过它可以很简单的计算出代码执行时间,可以通过number参数控制代码的执行次数,非常好用。
更详细的实用方法可以参考:http://docs.python.org/2/library/timeit.html
>>> import timeit
|
>>> timeit.timeit( '"-".join(str(n) for n in range(100))' , number = 10000 )
|
0.8187260627746582
|
>>> timeit.timeit( '"-".join([str(n) for n in range(100)])' , number = 10000 )
|
0.7288308143615723
|
>>> timeit.timeit( '"-".join(map(str, range(100)))' , number = 10000 )
|
0.5858950614929199
|
#该代码片段来自于: http://www.sharejs.com/codes/python/6199
|
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