测量Python代码运行的时间

绿荷雨丝

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
  

1. # -*- coding: utf-8 -*-
   
2. #!/bin/env python
   
3. def test1():
   
4.     n=0
   
5.     for i in range(101):
   
6.         n+=i
   
7.     return n
   
8. def test2():
   
9.     return sum(range(101))
   
10. def test3():
    
11.     return sum(x for x in range(101))
    
12. if __name__=='__main__':
    
13.     from timeit import Timer
    
14.     t1=Timer("test1()","from __main__ import test1")
    
15.     t2=Timer("test2()","from __main__ import test2")
    
16.     t3=Timer("test3()","from __main__ import test3")
    
17.     print t1.timeit(10000)
    
18.     print t2.timeit(10000)
    
19.     print t3.timeit(10000)
    
20.     print t1.repeat(3,10000)
    
21.     print t2.repeat(3,10000)
    
22.     print t3.repeat(3,10000)

复制代码

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。
  

1. # -*- coding: utf-8 -*-
   
2. #!/bin/env python
   
3. def test():
   
4.     L=[]
   
5.     for i in range(100):
   
6.         L.append(i)
   
7. if __name__=='__main__':
   
8.     from time import clock
   
9.     start=clock()
   
10.     for i in range(10000):
    
11.         test()
    
12.     finish=clock()
    
13.     print (finish-start)/10000

复制代码

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。

转自：http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1633926635_8_1.html