你写的Python代码到底多快？这些测试工具了解了解

当我们写完一个脚本或一个函数，首先能保证得到正确结果，其次尽可能的快（虽然会说Py这玩意咋整都慢，但有的项目就是得要基于Py开发）

本期将总结几种获取程序运行时间的方法，极大的帮助对比不同算法/写法效率

使用系统命令

每个操作系统都有自己的方法来算程序运行的时间，比如在windows PowerShell中，可以用 Measure-Command 来看一个Python/ target=_blank class=infotextkey>Python文件的运行时间

Measure-Command {python tutorial.py}

在Ubuntu中，使用time命令

time python tutorial.py

如果我们除了看整个 Python 脚本的运行时间外还想看看局部运行时间咋整

使用 IPython 的 Magic Command

如果你使用过如Jupyter Notebook等工具会知道，他们用到了一个叫做 IPython 的交互式 Python 环境

在 IPython 中，有一个特别方便的命令叫做 timeit

对于某行代码的测量可以使用%timeit：

对于某一个代码单元格的测量，可以使用%%timeit

使用timeit

如果不用IPython咋整，没关系，已经很厉害了，Python 有一个内置的timeit模块，可以帮助检测小段代码运行时间

可以在命令行界面运行如下命令

python -m timeit '[i for i in range(100)]'

使用 timeit 测量执行此列表推导式所需的时间，得到输出

200000 loops, best of 5: 1.4 usec per loop

此输出表明每次计时将执行200000次列表推导，共计时测试了5次，最好的结果是1.4毫秒

或者直接在Python中调用

import timeit

print(timeit.timeit('[i for i in range(100)]', number=1))

对于更复杂的情况，有三个参数需要考虑：

• stmt：待测量的代码片段，默认是 pass

• setup：在运行 stmt 之前执行一些准备工作，默认也是 pass

• number：要运行 stmt 的次数

   

比如一个更复杂的例子

import timeit

# prerequisites before running the stmt
my_setup = "from math import sqrt"

# code snippet we would like to measure
my_code = '''
def my_function():
    for x in range(10000000):
        sqrt(x)
'''

print(timeit.timeit(setup=my_setup,
                    stmt=my_code,
                    number=1000))
# 6.260000000000293e-05

使用time模块

Python中内置的time模块相信都不陌生，基本的用法是在待测代码段的起始与末尾分别打上时间戳，然后获得时间差

import time

def my_function():
    for i in range(10000000):
        pass
start = time.perf_counter()
my_function()
print(time.perf_counter()-start)
# 0.1179838

我经常使用time.perf_counter()来获取时间，更精确，在之前的教程中有提过

time模块中还有一些其他计时选择

• time.timer()：获取当前时间

• time.perf_counter()：计算程序的执行时间（高分辨率）

• time.monotonic()：计算程序的执行时间（低分辨率）

• time.process_time()：计算某个进程的CPU时间

• time.thread_time()：计算线程的CPU时间

   

假如我们需要在多个代码段测试运行时间，每个首尾都打上时间戳再计算时间差就有点繁琐了，咋整，上装饰器

import time


def log_execution_time(func):
    def wrApper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()
        res = func(*args, **kwargs)
        end = time.perf_counter()
        print(f'The execution of {func.__name__} used {end - start} seconds.')
        return res

    return wrapper


@log_execution_time
def my_function():
    for i in range(10000000):
        pass


my_function()
# The execution of my_function used 0.1156899 seconds.

如上例所示，这样就使得代码肥肠干净与整洁