Python代码的定时执行速度[重复]答案

【问题标题】：Timing Execution Speed of Python Code [duplicate]Python代码的定时执行速度[重复]
【发布时间】：2023-04-10 16:58:02
【问题描述】：

可能重复：
Python: Time a code segment for testing performance (with timeit)

在 C++ 中，您可以相当轻松地为代码块计时，请参见下面的代码。有什么办法可以做到这一点蟒蛇？（轻松）谢谢！

time_t startTime = clock();

// Do stuff

time_t endTime = clock();

cout << "Difference in time(milliseconds) : " << endTime - startTime << endl;

【问题讨论】：

还有：stackoverflow.com/questions/766335/…stackoverflow.com/questions/1557571/…

标签： python performance

【解决方案1】：

逐字翻译您的代码

import datetime
start = datetime.datetime.now()
// do stuff
finish = datetime.datetime.now()
print(finish-start)

【讨论】：

【解决方案2】：

尝试使用标准库中的profilers。

下面是一个示例，如何从命令行使用cProfile 分析脚本。 cProfile 是所有 Python 发行版中可用的分析器之一。

$ python -m cProfile euler048.py

1007 function calls in 0.061 CPU seconds

Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 <string>:1(<module>)
 1000    0.051    0.000    0.051    0.000 euler048.py:2(<lambda>)
    1    0.005    0.005    0.061    0.061 euler048.py:2(<module>)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 {execfile}
    1    0.002    0.002    0.053    0.053 {map}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler objects}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}
    1    0.003    0.003    0.003    0.003 {sum}

【讨论】：

【解决方案3】：

您可能希望查看timeit module，它对于计时小sn-ps 代码非常方便。

典型示例：

from timeit import Timer

def foo():
    # some code here

t1 = Timer("""foo()""", """from __main__ import foo""")
print t1.timeit(1000)  # runs foo() 1000 times and returns the time taken

【讨论】：

【解决方案4】：

我会将您要计时的部分分解为一个函数，并在其周围放置一个计时装饰器，以对代码进行计时。

这节省了代码重复，并增加了您可以存储/记录函数名称和参数以及计时统计信息的好处。

【讨论】：

如果你想要这种控制和统计，我强烈建议反对这样做。这就像再次发明轮子一样。改用探查器！这正是他们所做的，不会乱扔您的源代码。 See this answer
我在某种程度上同意冰箱。有时，您希望代码在现实世界中存在/运行时记录和监控性能，探查器在这里不是一个好的解决方案。
说得对，很好。