最早见过手写的,类似于下面这种:
import datetime def time_1(): begin = datetime.datetime.Now() sum = 0 for i in xrange(10000000): sum = sum + i end = datetime.datetime.Now() return end-beginprint time_1()
输出如下:
➜ Python python time_1.py
0:00:00.280797
另外一种方法是使用timeit模块,使用方法如下:
In [5]: import timeitIn [6]: timeit.timeit("sum(range(100))")Out[6]: 1.2272648811340332
还可以在命令行上使用这种timeit模块,如下:
➜ Python python -m timeit -s"import time_1 as t" "t.time_1()"0:00:00.28204410 loops,best of 3: 279 msec per loop
注意:timeit模块会多次运行程序以获得更精确的时间,所以需要避免重复执行带来的影响。比方说x.sort()这种 *** 作,因为第一次执行之后,后边已经是排好的了,准确性就收到了影响。
还有一种方法是使用cProfile模块,代码如下,名字为time_1.py:
import datetime def time_1(): begin = datetime.datetime.Now() sum = 0 for i in xrange(10000000): sum = sum + i end = datetime.datetime.Now() return end-begin if __name__ == '__main__': print time_1()import cProfile cProfile.run('time_1()')
运行程序结果如下:
➜ Python python time_1.py0:00:00.282828 2 function calls in 0.000 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 <string>:1(<module>) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}Traceback (most recent call last): file "time_1.py",line 15,in <module> cProfile.run('main()') file "/usr/lib/python2.7/cProfile.py",line 29,in run prof = prof.run(statement) file "/usr/lib/python2.7/cProfile.py",line 135,in run return self.runctx(cmd,dict,dict) file "/usr/lib/python2.7/cProfile.py",line 140,in runctx exec cmd in globals,locals file "<string>",line 1,in <module>nameError: name 'main' is not defined➜ Python vi time_1.py➜ Python python time_1.py0:00:00.284642 5 function calls in 0.281 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 0.281 0.281 <string>:1(<module>) 1 0.281 0.281 0.281 0.281 time_1.py:3(time_1) 2 0.000 0.000 0.000 0.000 {built-in method Now} 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
一开始代码里最后一行写的是cProfile.run('main()'),提示没有main(),将main()改成函数名字就可以了。
以上就是本文的全部内容,希望对大家学习python程序设计有所帮助。
总结以上是内存溢出为你收集整理的python运行时间的几种方法全部内容,希望文章能够帮你解决python运行时间的几种方法所遇到的程序开发问题。
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