python timeit模塊用法

 

想測試一行代碼的運行時間,在python中比較方便,能夠直接使用timeit:

>>> import timeit  
#執行命令  
>>> t2 = timeit.Timer('x=range(1000)')  
#顯示時間  
>>> t2.timeit()  
10.620039563513103  
  
#執行命令  
>>> t1 = timeit.Timer('sum(x)', 'x = (i for i in range(1000))')  
#顯示時間  
>>> t1.timeit()  
0.1881566039438201  

　　

在iPython中直接使用

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  

 

timeit 模塊

• timeit 模塊定義了接受兩個參數的 Timer 類。兩個參數都是字符串。 第一個參數是你要計時的語句或者函數。 傳遞給 Timer 的第二個參數是爲第一個參數語句構建環境的導入語句。 從內部講， timeit 構建起一個獨立的虛擬環境， 手工地執行創建語句，而後手工地編譯和執行被計時語句。
• 一旦有了 Timer 對象，最簡單的事就是調用 timeit()，它接受一個參數爲每一個測試中調用被計時語句的次數，默認爲一百萬次；返回所耗費的秒數。
• Timer 對象的另外一個主要方法是 repeat()， 它接受兩個可選參數。 第一個參數是重複整個測試的次數，第二個參數是每一個測試中調用被計時語句的次數。 兩個參數都是可選的，它們的默認值分別是 3 和1000000。 repeat() 方法返回以秒記錄的每一個測試循環的耗時列表。Python 有一個方便的 min 函數能夠把輸入的列表返回成最小值，如： min(t.repeat(3, 1000000))

• 你能夠在命令行使用 timeit 模塊來測試一個已存在的 Python 程序，而不須要修改代碼。

• 具體可參見文檔： 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)

結果以下

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模塊

利用time模塊（僅做練習之用，不推薦）。 time.localtime(),  time.time(),  time.clock() 對比：

• time.localtime()，localtime返回的是struct_time，包含年月日，顯然沒有必要，更重要的是localtime()的精度依賴於time()
• time.time()，time返回的是UTC時間（seconds since the 00:00:00 UTC on January 1）。在不少系統，包括windows下精度不好，win32下的精度只有1/18.2秒。不過在Unix/Linux系統下，time()的精度仍是很高的。
• Python的標準庫手冊推薦在任何系統下都儘可能使用time.clock()。不過要注意是在win32系統下，這個函數返回的是真實時間（wall time），而在Unix/Linux下返回的是CPU時間。在win32下，這個函數的時間分辨率好於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

執行結果爲

0.00032365431221

 

其餘方法

遇到複雜的程序，有不少性能分析工具可用。好比python的標準庫裏的profile能夠統計程序裏每個函數的運行時間，而且提供了多樣化的報表。

 

大多時候,須要作的是"怎麼用"!

 

python內置了timeit模塊，經過它能夠很簡單的計算出代碼執行時間，能夠經過number參數控制代碼的執行次數，很是好用。
更詳細的實用方法能夠參考：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