计算Python的代码块或程序的运行时间

你的名字 2022-06-05 10:20 110阅读 0赞

# 1.运用场景 #

在很多的时候我们需要计算我们程序的性能，这个时候我们常常需要统计程序运行的时间。下面我们就来说说怎么统计程序的运行时间。

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# 2. 实现方法 #

计算Python的某个程序，或者是代码块运行的时间一般有三种方法。

*  方法一

import datetime
    start = datetime.datetime.now() run_function(): # do something end = datetime.datetime.now() print (end-start)
     
      
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       7

运行结果显示：   
![这里写图片描述][20161109233747707]

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方法二：

import time
    start = time.time() run_function() end = time.time() print str(end)
     
      
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运行结果：

![这里写图片描述][20161109233816385]

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方法三：

import time
    start = time.clock() run_function() end = time.clock() print str(end-start)
     
      
       1
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       6

运行结果：   
![这里写图片描述][20161109234401721]

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# 方法比较 #

*  通过对以上方法的比较我们发现，方法二的精度比较高。方法一基本上是性能最差的。这个其实是和系统有关系的。一般我们推荐使用方法二和方法三。我的系统是Ubuntu，也就是Linux系统，方法二返回的是UTC时间。 在很多系统中time.time()的精度都是非常低的，包括windows。
 *  python 的标准库手册推荐在任何情况下尽量使用time.clock().但是这个函数在windows下返回的是真实时间（wall time）
 *  方法一和方法二都包含了其他程序使用CPU的时间。方法三只计算了程序运行CPU的时间。
 *  方法二和方法三都返回的是浮点数

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那究竟 time.clock() 跟 time.time()，谁比较精确呢？带着疑问，查了 Python 的 time 模块文档，当中 clock() 方法有这样的解释：   
来自官方文档：   
![这里写图片描述][20161109235829373]

time.clock() 返回的是处理器时间，而因为 Unix 中 jiffy 的缘故，所以精度不会太高。clock转秒，除以1000000。

究竟是使用 time.clock() 精度高，还是使用 time.time() 精度更高，要视乎所在的平台来决定。总概来讲，在 Unix 系统中，建议使用 time.time()，在 Windows 系统中，建议使用 time.clock()。

我们要实现跨平台的精度性，我们可以使用timeit 来代替time.

import timeit
    
    start = timeit.default_timer() do_func() end = timeit.default_timer() print str(end-start)
     
      
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# Reference #

\[1\][http://www.cnblogs.com/youxin/p/3157099.html][http_www.cnblogs.com_youxin_p_3157099.html]   
\[2\][http://coreygoldberg.blogspot.hk/2008/09/python-timing-timeclock-vs-timetime.html][http_coreygoldberg.blogspot.hk_2008_09_python-timing-timeclock-vs-timetime.html]   
\[3\][http://www.cnblogs.com/moinmoin/archive/2011/03/18/python-runtime-measuring.html][http_www.cnblogs.com_moinmoin_archive_2011_03_18_python-runtime-measuring.html]   
\[4\][http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3178223.html][http_www.cnblogs.com_BeginMan_p_3178223.html]   
[http://blog.sina.com.cn/s/blog\_56d8ea900100xzg3.html][http_blog.sina.com.cn_s_blog_56d8ea900100xzg3.html]

[20161109233747707]: /images/20220605/416435ee57564d37884fee41eeb86c0a.png
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[20161109235829373]: /images/20220605/b6f5897f409840799a2a8d17eee2c0b4.png
[http_www.cnblogs.com_youxin_p_3157099.html]: http://www.cnblogs.com/youxin/p/3157099.html
[http_coreygoldberg.blogspot.hk_2008_09_python-timing-timeclock-vs-timetime.html]: http://coreygoldberg.blogspot.hk/2008/09/python-timing-timeclock-vs-timetime.html
[http_www.cnblogs.com_moinmoin_archive_2011_03_18_python-runtime-measuring.html]: http://www.cnblogs.com/moinmoin/archive/2011/03/18/python-runtime-measuring.html
[http_www.cnblogs.com_BeginMan_p_3178223.html]: http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3178223.html
[http_blog.sina.com.cn_s_blog_56d8ea900100xzg3.html]: http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d8ea900100xzg3.html