通常在一段程序的前后都用上time.time(),然后进行相减就可以得到一段程序的运行时间,不过python提供了更强大的计时库:timeit
#导入timeit.timeit
from timeit import timeit
#看执行1000000次x=1的时间:
timeit('x=1')
#看x=1的执行时间,执行1次(number可以省略,默认值为1000000):
timeit('x=1', number=1)
#看一个列表生成器的执行时间,执行1次:
timeit('[i for i in range(10000)]', number=1)
#看一个列表生成器的执行时间,执行10000次:
timeit('[i for i in range(100) if i%2==0]', number=10000)
测试一个函数的执行时间:
from timeit import timeit
def func():
s = 0
for i in range(1000):
s += i
print(s)
# timeit(函数名_字符串,运行环境_字符串,number=运行次数)
t = timeit('func()', 'from __main__ import func', number=1000)
print(t)
此程序测试函数运行1000次的执行时间
由于电脑永远都有其他程序也在占用着资源,你的程序不可能最高效的执行。所以一般都会进行多次试验,取最少的执行时间为真正的执行时间。
from timeit import repeat
def func():
s = 0
for i in range(1000):
s += i
#repeat和timeit用法相似,多了一个repeat参数,表示重复测试的次数(可以不写,默认值为3.),返回值为一个时间的列表。
t = repeat('func()', 'from __main__ import func', number=100, repeat=5)
print(t)
print(min(t))