python中计时工具timeit模块的基本用法 分类： python python基础学习 2013-08-08 10:05 2072人阅读 评论(0) 收藏

测试一行代码的运行时间,在python中比较方便,可以直接使用timeit:

Timer 类：

__init__(stmt="pass", setup="pass", timer=default_timer)

    stmt 是执行语句，setup 是导入执行语句环境

print_exc(file=None)

timeit(number=default_number)

    返回测试所用秒数，number 是每个测试中调用被计时语句的次数

repeat(repeat=default_repeat, number=default_number)

    返回测试所用秒数列表，repeat 是重复整个测试的次数，number 是每个测试中执行语句的次数

快捷方法：

timeit(stmt="pass", setup="pass", timer=default_timer, number=default_number)

    = Timer(stmt, setup, timer).timeit(number)

repeat(stmt="pass", setup="pass", timer=default_timer, repeat=default_repeat, number=default_number)

    = Timer(stmt, setup, timer).repeat(repeat, number)

default_timer 在 win32 下是 time.clock()，在 linux 下是 time.time()

default_number = 1000000

default_repeat = 3

实例：

import timeit

def func1(x):
    pow(x, 2)

def func2(x):
    return x * x

v = 10000

func1_test = 'func1(' + str(v) + ')'
func2_test = 'func2(' + str(v) + ')'

print timeit.timeit(func1_test, 'from __main__ import func1')
print timeit.timeit(func2_test, 'from __main__ import func2')

print timeit.repeat(func1_test, 'from __main__ import func1')
print timeit.repeat(func2_test, 'from __main__ import func2')

实例2：

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: u8 -*-
import random
import timeit

def randDiff( k,n ):
    '产生k个不相等的从1到n的随机数'
    p = []
    y1 = [random.randrange(1,n+1) for i in range(n)]
    y2 = []
    y2.extend(y1)
    y1.sort()
    for j in range(k):
        temp1 = y1[j]
        temp2 = y2.index(temp1)
        p.append(temp2 + 1)
        y2[temp2] = -1
    return p

def randDif(k,n):
    '新函数,生成k个1到n之间不相等的随机数'
    if k>n:
        return []
    a = range(1,n+1)
    random.shuffle(a)
    return a[:k]


if __name__=='__main__':
    print timeit.repeat("randDiff(3, 10)", "from __main__ import randDiff", timeit.default_timer, 3, 10000)
    print timeit.repeat("randDif(3, 10)", "from __main__ import randDif", timeit.default_timer, 3, 10000)

看个例子吧

>>> import timeit
#执行命令
>>> t2 = timeit.Timer('x=range(1000)')
#显示时间
>>> t2.timeit()
10.620039563513103

#执行命令
>>> t1 = timeit.Timer('sum(x)', 'x = (i for i in range(1000))')
#显示时间
>>> t1.timeit()
0.1881566039438201

 或者如下使用

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

其实在ipython中可以直接使用

 

In [4]: timeit  y=map(lambda x:x**10,range(32))
10000000 loops, best of 3: 16.2 ns per loop

 

在python中编程,最大的乐趣就是实际自己需要实现的东西很少.