Python時間性能測量


主要有以下三種方式:

一,CPU時間

time.clock()

測量CPU時間,比較精准,通過比較程序運行前后的CPU時間差,得出程序運行的CPU時間。

二, 時鍾時間

time.time()

測量時鍾時間,也就是通常的類似掐表計時。

三,基准時間

timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, number=1000000)

簡短示例:

timeit(“math.sqrt(2.0)”, “import math”)

timeit(“sqrt(2.0)”, “from ,math import sqrt”)

timeit(“test()”, “from __main__ import test”, number = 10000)

 

示例(示例中的三個方法都是求解一個數的因子數的個數)

CPU時間的示例:

Code1


 

結果:最快的是方法三,方法二和方法一,其實不相上下.

Result1


 

時鍾時間示例:

Code2


 

結果:

Result2


 

在精度不夠的情況下,都無法得知,方法三真正的運行時間.

 

真的想知道,方法三比方法一或者二快多少倍,還是要使用timeit。timeit可以重復執行代碼一定次數,這樣更加穩定的反應程序的執行時間,不會因為一次的執行而產生較大的誤差。

Code3


 

結果:

Result3


 

通過timeit可以看出,方法二基本和方法一的性能是相同的。timeit返回是時鍾時間。方法二,基本是方法三耗時的130倍左右。


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