测量Python代码运行时间

转载自：http://www.cnblogs.com/moinmoin/archive/2011/03/18/python-runtime-measuring.html

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 inrange(101):

       n+=i

    return n

def test2():

    returnsum(range(101))

def test3():

    return sum(xfor x in range(101))

if __name__=='__main__':

    from timeitimport Timer

   t1=Timer("test1()","from __main__import test1")

   t2=Timer("test2()","from __main__ import test2")

   t3=Timer("test3()","from __main__ import test3")

    printt1.timeit(10000)

    printt2.timeit(10000)

    printt3.timeit(10000)

    printt1.repeat(3,10000)

    printt2.repeat(3,10000)

    printt3.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 the00:00:00 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（walltime），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 inrange(100):

       L.append(i)

if __name__=='__main__':

    from timeimport clock

   start=clock()

    for i inrange(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。