想測試一行代碼的運行時間,在python中比較方便,可以直接使用timeit:
>>> import timeit
#執行命令
>>> t2 = timeit.Timer('x=range(1000)')
#顯示時間
>>> t2.timeit()
10.620039563513103
#執行命令
>>> t1 = timeit.Timer('sum(x)', 'x = (i for i in range(1000))')
#顯示時間
>>> t1.timeit()
0.1881566039438201
在iPython中直接使用
In [1]: from timeit import timeit as timeit
In [2]: timeit('x=1')
Out[2]: 0.03820111778328037
In [3]: timeit('x=map(lambda x:x*10,range(32))')
Out[3]: 8.05639690328919
timeit 模塊
- timeit 模塊定義了接受兩個參數的 Timer 類。兩個參數都是字符串。 第一個參數是你要計時的語句或者函數。 傳遞給 Timer 的第二個參數是為第一個參數語句構建環境的導入語句。 從內部講， timeit 構建起一個獨立的虛擬環境， 手工地執行建立語句，然后手工地編譯和執行被計時語句。
- 一旦有了 Timer 對象，最簡單的事就是調用 timeit()，它接受一個參數為每個測試中調用被計時語句的次數，默認為一百萬次；返回所耗費的秒數。
- Timer 對象的另一個主要方法是 repeat()， 它接受兩個可選參數。 第一個參數是重復整個測試的次數，第二個參數是每個測試中調用被計時語句的次數。 兩個參數都是可選的，它們的默認值分別是 3 和1000000。 repeat() 方法返回以秒記錄的每個測試循環的耗時列表。Python 有一個方便的 min 函數可以把輸入的列表返回成最小值，如： min(t.repeat(3, 1000000))
- 你可以在命令行使用 timeit 模塊來測試一個已存在的 Python 程序，而不需要修改代碼。
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/bin/env python
def test1():
n=0
for i in range(101):
n+=i
return n
def test2():
return sum(range(101))
def test3():
return sum(x for x in range(101))
if __name__=='__main__':
from timeit import Timer
t1=Timer("test1()","from __main__ import test1")
t2=Timer("test2()","from __main__ import test2")
t3=Timer("test3()","from __main__ import test3")
print t1.timeit(10000)
print t2.timeit(10000)
print t3.timeit(10000)
print t1.repeat(3,10000)
print t2.repeat(3,10000)
print t3.repeat(3,10000)
結果如下
3.21831489756
0.109082858296
4.83077821343
[3.2328774327463403, 3.200496361967792, 3.219513164382626]
[0.11024445844373787, 0.10911708052280389, 0.10891761383080834]
[4.817947811802895, 4.892466221265554, 5.003930946530911]
利用time模塊
利用time模塊（僅作練習之用，不推薦）。 time.localtime(), time.time(), time.clock() 對比：
- time.localtime()，localtime返回的是struct_time，包含年月日，顯然沒有必要，更重要的是localtime()的精度依賴於time()
- time.time()，time返回的是UTC時間（seconds since the 00:00:00 UTC on January 1）。在很多系統，包括windows下精度很差，win32下的精度只有1/18.2秒。不過在Unix/Linux系統下，time()的精度還是很高的。
- Python的標准庫手冊推薦在任何系統下都盡量使用time.clock()。不過要注意是在win32系統下，這個函數返回的是真實時間（wall time），而在Unix/Linux下返回的是CPU時間。在win32下，這個函數的時間分辨率好於1微秒。
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/bin/env python
def test():
L=[]
for i in range(100):
L.append(i)
if __name__=='__main__':
from time import clock
start=clock()
for i in range(10000):
test()
finish=clock()
print (finish-start)/10000
執行結果為
0.00032365431221
其他方法
遇到復雜的程序，有很多性能分析工具可用。比如python的標准庫里的profile可以統計程序里每一個函數的運行時間，並且提供了多樣化的報表。
大多時候,需要做的是"怎么用"!
python內置了timeit模塊，通過它可以很簡單的計算出代碼執行時間，可以通過number參數控制代碼的執行次數，非常好用。
更詳細的實用方法可以參考：http://docs.python.org/2/library/timeit.html
>>> import timeit
>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
0.8187260627746582
>>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)
0.7288308143615723
>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
0.5858950614929199