Python--计算运行时间



1.实际需求

  在很多的时候我们需要计算我们程序的性能,常用的标准是时间复杂度,因此需要统计程序运行的时间。Python中有很多计算程序运行时间的方法。


2. 方法展示

  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('totally time is ' end - start)

   
   
   
   
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方法二:

import time
start = time.time()
run_function()
end = time.time()

print (str(end))
   
   
   
   
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方法三:

import time
start = time.clock()
run_function()
end = time.clock()

print (str(end-start))
   
   
   
   
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方法对比

  • 通过对以上方法的比较可以发现,方法二的精度比较高。方法一基本上是性能和系统有关系,比如晶振,比特。一般情况下推荐使用方法二和方法三。方法二显示的是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


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)

Python--计算运行时间_第1张图片

  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
[2]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
[4]http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3178223.html
[5]http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d8ea900100xzg3.html

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