Точно измерять функцию времени python

Ответ 1

В соответствии с документацией Python это связано с точностью функции времени в разных операционных системах:

Функция таймера по умолчанию - платформа зависимый. В Windows время time.clock() имеет микросекундную зернистость, но Гранулярность time.time() составляет 1/60 Второй; в Unix, time.clock() имеет 1/100-й частичной гранулярности и time.time() гораздо точнее. На либо платформа, таймер по умолчанию функции измеряют время настенных часов, а не время процессора. Это означает, что другие процессы, выполняемые на одном компьютере может повлиять на сроки... В Unix вы можете используйте time.clock() для измерения времени процессора.

Вытащить непосредственно из timeit.py кода:

if sys.platform == "win32":
    # On Windows, the best timer is time.clock()
    default_timer = time.clock
else:
    # On most other platforms the best timer is time.time()
    default_timer = time.time

Кроме того, он напрямую связан с настройкой кода выполнения для вас. Если вы используете время, вы должны сделать это сами. Это, конечно, экономит ваше время

Настройка тайм-аута:

def inner(_it, _timer):
    #Your setup code
    %(setup)s
    _t0 = _timer()
    for _i in _it:
        #The code you want to time
        %(stmt)s
    _t1 = _timer()
    return _t1 - _t0

Изменить, только Python 3:

С Python 3.3 вы можете использовать time.perf_counter() (общесистемное время) или time.process_time() (время процесса), так же, как вы использовали time.clock():

from time import process_time

t = process_time()
#do some stuff
elapsed_time = process_time() - t

Новая функция process_time не будет включать время, прошедшее во время сна.

Ответ 2

Вы можете создать временной контекст (см. PEP 343), чтобы довольно легко измерить блоки кода.

from __future__ import with_statement
import time

class Timer(object):
    def __enter__(self):
        self.__start = time.time()

    def __exit__(self, type, value, traceback):
        # Error handling here
        self.__finish = time.time()

    def duration_in_seconds(self):
        return self.__finish - self.__start

timer = Timer()

with timer:
    # Whatever you want to measure goes here
    time.sleep(2)

print timer.duration_in_seconds()    

Ответ 3

Модуль timeit выглядит так, как будто он предназначен для выполнения тестирования производительности алгоритмов, а не как простой мониторинг приложения. Возможно, ваш лучший вариант - использовать модуль времени, вызвать time.time() в начале и конце интересующего вас сегмента и вычесть два числа. Имейте в виду, что число, которое вы получаете, может иметь гораздо больше десятичных знаков, чем фактическое разрешение системного таймера.

Ответ 4

Вы просмотрели предоставленный функциональный профиль или cProfile?

http://docs.python.org/library/profile.html

Это дает гораздо более подробную информацию, чем просто печать времени до и после вызова функции. Возможно стоит посмотреть...

Ответ 5

Меня тоже раздражал ужасный интерфейс timeit, поэтому я создал библиотеку для этого, проверьте его тривиальность в использовании

from pythonbenchmark import compare, measure
import time

a,b,c,d,e = 10,10,10,10,10
something = [a,b,c,d,e]

def myFunction(something):
    time.sleep(0.4)

def myOptimizedFunction(something):
    time.sleep(0.2)

# comparing test
compare(myFunction, myOptimizedFunction, 10, input)
# without input
compare(myFunction, myOptimizedFunction, 100)

https://github.com/Karlheinzniebuhr/pythonbenchmark

Ответ 6

В документации также упоминается, что time.clock() и time.time() имеют разное разрешение в зависимости от платформы. В Unix time.clock() измеряет время процессора, а не время настенного времени.

timeit также отключает сбор мусора при запуске тестов, что, вероятно, не является тем, что вы хотите для производственного кода.

Я нахожу, что time.time() достаточно для большинства целей.

Ответ 7

Из Python 2.6 по времени это больше не ограничивается входной строкой. Цитирование документация:

Изменено в версии 2.6: параметры stmt и setup теперь также могут принимать объекты, которые могут быть вызваны без аргументов. Это будет включать вызовы к ним в функции таймера, которые затем будут выполняться с помощью timeit(). Обратите внимание, что в этом случае накладные расходы времени немного больше из-за дополнительных вызовов функций.