Zeit in Python messen?

Wenn Sie nur wollen, um zu Messen die verstrichene wall-clock-Zeit zwischen zwei Punkten, die Sie nutzen könnten Zeit.time():

import time

start = time.time()
print("hello")
end = time.time()
print(end - start)

Dieser gibt die Ausführungszeit in Sekunden.

Andere option, da die 3.3 ist die Verwendung von perf_counter oder process_timeje nach Ihren Anforderungen. Vor 3.3 es wurde empfohlen, zu verwenden Zeit.Uhr (Dank Bernstein). Allerdings ist gegenwärtig veraltet:

Auf Unix -, Rückgabe-die aktuelle Prozessor-Zeit als Gleitkommazahl
in Sekunden ausgedrückt. Die Präzision, und in der Tat die definition
der Bedeutung von "Prozessor-Zeit", hängt davon ab, dass der C-Funktion
mit dem gleichen Namen.

Unter Windows, liefert diese Funktion Wand-Uhr verstrichenen Sekunden seit dem
ersten Aufruf dieser Funktion, als eine floating-point-Zahl, basierend auf der
Win32-Funktion QueryPerformanceCounter(). Die Auflösung ist in der Regel
besser als eine Mikrosekunde.

Veraltet seit version 3.3: Das Verhalten dieser Funktion hängt
auf der Plattform: verwenden perf_counter() oder process_time() statt,
je nach Ihren Anforderungen, haben ein gut definiertes Verhalten.

InformationsquelleAutor der Antwort NPE

Python 3 nur:

Seit Zeit.Uhr() ist veraltet, wie von Python 3.3die Sie verwenden möchten, werden Zeit.perf_counter() für system-wide timing, oder Zeit.process_time() für Prozess-breit-timing, gerade die Weise, die Sie verwendet, um zu verwenden time.clock():

import time

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

Die neue Funktion process_time umfasst nicht die verstrichene Zeit während des Schlafes.

InformationsquelleAutor der Antwort Pierre Prinetti

Ich diese bevorzugen. timeit doc ist viel zu verwirrend.

from datetime import datetime 

start_time = datetime.now() 

# INSERT YOUR CODE 

time_elapsed = datetime.now() - start_time 

print('Time elapsed (hh:mm:ss.ms) {}'.format(time_elapsed))

Beachten Sie, dass nicht jede Formatierung Los hier, ich schrieb hh:mm:ss in die printout-so kann man interpretieren time_elapsed

InformationsquelleAutor der Antwort user1761806

Mit time.time zu Messen Ausführung gibt Ihnen die Gesamt-Ausführungszeit der Befehle darunter ausgeführt werden-Zeit, die andere Prozesse auf Ihrem computer. Es ist die Zeit, die der Benutzer merkt, aber ist nicht gut, wenn Sie wollen, vergleichen Sie verschiedene code-snippets /algorithmen /Funktionen /...

Mehr Informationen auf timeit:

• Verwenden Sie das timeit-Modul
• timeit – Zeit die Ausführung des kleinen bits von Python-code

Wenn Sie möchten, einen tieferen Einblick in die Profilerstellung:

• http://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips#Profiling_Code
• Wie kann man profile ein python-script?

Update: ich http://pythonhosted.org/line_profiler/ einer Menge im Laufe des letzten Jahres und finde es sehr hilfreich und empfehlen es zu benutzen anstelle von Pythons Profil-Modul.

InformationsquelleAutor der Antwort rocksportrocker

Python cProfile und pstats-Module bieten große Unterstützung für die Messung verstrichene Zeit in bestimmte Funktionen, ohne dass Sie jeglichen code, um die vorhandenen Funktionen.

Wenn Sie beispielsweise ein python-Skript timeFunctions.py:

import time

def hello():
    print "Hello :)"
    time.sleep(0.1)

def thankyou():
    print "Thank you!"
    time.sleep(0.05)

for idx in range(10):
    hello()

for idx in range(100):
    thankyou()

Ausführen und generieren von profiler-Statistiken für die Datei, führen Sie einfach:

python -m cProfile -o timeStats.profile timeFunctions.py

Was dieser tut, ist mit dem Modul cProfile zu Profil, alle Funktionen in timeFunctions.py und für die Erhebung der Statistiken in den timeStats.Profil-Datei. Beachten Sie, dass wir nicht haben, fügen Sie code für vorhandenen Modul (timeFunctions.py) und dies kann mit einem beliebigen Modul.

Sobald Sie die stats-Datei, die Sie ausführen können, um die pstats-Modul wie folgt:

python -m pstats timeStats.profile

Dieser betreibt das interaktive Statistik-browser, mit dem du eine Menge netter Funktionen. Für Ihren Anwendungsfall können Sie einfach überprüfen Sie die Statistiken für Ihre Funktion. In unserem Beispiel ist das prüfen von Statistiken für beide Funktionen ist, zeigt uns Folgendes:

Welcome to the profile statistics browser.
timeStats.profile% stats hello
<timestamp>    timeStats.profile

         224 function calls in 6.014 seconds

   Random listing order was used
   List reduced from 6 to 1 due to restriction <'hello'>

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
       10    0.000    0.000    1.001    0.100 timeFunctions.py:3(hello)

timeStats.profile% stats thankyou
<timestamp>    timeStats.profile

         224 function calls in 6.014 seconds

   Random listing order was used
   List reduced from 6 to 1 due to restriction <'thankyou'>

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
      100    0.002    0.000    5.012    0.050 timeFunctions.py:7(thankyou)

Den dummy-Beispiel nicht viel tun, aber geben Sie Ihnen eine Idee von, was getan werden kann. Das beste an diesem Ansatz ist, dass ich nicht zu Bearbeiten von meinen vorhandenen code ein, um diese zahlen und natürlich helfen mit profiling.

InformationsquelleAutor der Antwort sanchitarora

Hier ist noch ein Kontext-manager für timing-code -

Verwendung:

from benchmark import benchmark

with benchmark("Test 1+1"):
    1+1
=>
Test 1+1 : 1.41e-06 seconds

oder, wenn Sie brauchen Sie die Zeit Wert

with benchmark("Test 1+1") as b:
    1+1
print(b.time)
=>
Test 1+1 : 7.05e-07 seconds
7.05233786763e-07

benchmark.py:

from timeit import default_timer as timer

class benchmark(object):

    def __init__(self, msg, fmt="%0.3g"):
        self.msg = msg
        self.fmt = fmt

    def __enter__(self):
        self.start = timer()
        return self

    def __exit__(self, *args):
        t = timer() - self.start
        print(("%s : " + self.fmt + " seconds") % (self.msg, t))
        self.time = t

Angepasst http://dabeaz.blogspot.fr/2010/02/context-manager-for-timing-benchmarks.html

InformationsquelleAutor der Antwort Brian Burns

Art von super-später Antwort, aber vielleicht dient es einem Zweck für jemanden. Dies ist ein Weg, es zu tun, die ich denke, ist super sauber.

import time

def timed(fun, *args):
    s = time.time()
    r = fun(*args)
    print('{} execution took {} seconds.'.format(fun.__name__, time.time()-s))
    return(r)

timed(print, "Hello")

Beachten Sie, dass "print" ist eine Funktion in Python 3 und nicht Python 2.7. Jedoch funktioniert es mit jeder anderen Funktion. Prost!

InformationsquelleAutor der Antwort Andreas Herman

Wir können auch konvertieren Sie die Zeit in lesbare Zeit.

import time, datetime

start = time.clock()

def num_multi1(max):
    result = 0
    for num in range(0, 1000):
        if (num % 3 == 0 or num % 5 == 0):
            result += num

    print "Sum is %d " % result

num_multi1(1000)

end = time.clock()
value = end - start
timestamp = datetime.datetime.fromtimestamp(value)
print timestamp.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

InformationsquelleAutor der Antwort Kamlesh Verma

Einen weiteren Weg zur Nutzung timeit:

from timeit import timeit

def func():
    return 1 + 1

time = timeit(func, number=1)
print(time)

InformationsquelleAutor der Antwort raacer

Die einzige Möglichkeit, die mir einfällt, ist mit time.time().

import time
start = time.time()
sleep(5) #just to give it some delay to show it working
finish = time.time()
elapsed = finish - start
print(elapsed)

Hoffe, dass wird helfen.

InformationsquelleAutor der Antwort Trooper Z