python中程序运行计时的三种方式

发布时间：2019-09-21 10:59:30编辑：auto阅读（1778）

下面这段程序截取自Python High Performance Programming（个人觉得这本书还不错，虽然有点零碎。因为我做数据分析比较多，有时候数据量大了确实也需要考虑代码优化。当然，如果数据量太大，我应该还是会毫不犹豫地用SAS。）

下面的程序里有一个benchmark函数，现在来用不同方法得出该函数的运行时间。

class Particle:

    __slots__ = ('x', 'y', 'ang_speed')

    def __init__(self, x, y, ang_speed):
        self.x = x
        self.y = y
        self.ang_speed = ang_speed

class ParticleSimulator:

    def __init__(self, particles):
        self.particles = particles

    def evolve(self, dt):
        timestep = 0.00001
        nsteps = int(dt/timestep)

        for i in range(nsteps):
            for p in self.particles:

                norm = (p.x**2 + p.y**2)**0.5
                v_x = (-p.y)/norm
                v_y = p.x/norm

                d_x = timestep * p.ang_speed * v_x
                d_y = timestep * p.ang_speed * v_y

                p.x += d_x
                p.y += d_y

from random import uniform

def benchmark():
    particles = [Particle(uniform(-1.0, 1.0),
                          uniform(-1.0, 1.0),
                          uniform(-1.0, 1.0)) 
                  for i in range(100)]

    simulator = ParticleSimulator(particles)
    simulator.evolve(0.1)

1. 在command line中使用Unix内置的 time 命令

   先在程序末尾加入：

   if __name__ == '__main__':
   benchmark()

   然后运行：

   $ time python3 simul.py
   python3 simul.py  1.16s user 0.02s system 97% cpu 1.221 total

2. 使用 timeit module

   You can specify the number of loops or repetitions with the options -n and -r (https://docs.python.org/2/library/timeit.html).

   1. 在IPyhton Shell或者Ipython Notebook中使用magic commands:
      %timeit: for single-line snippets
      %%timeit: for multi-line snippets

      In [1]: from simul import benchmark
      
      In [2]: %timeit benchmark()
      1 loops, best of 3: 991 ms per loop

      在Ipython Notebook中，我以前习惯于在一段很大的程序前加上%%timeit,现在感觉是不好的习惯。

   2. 在Command Line中使用

      $ python3 -m timeit -s 'from simul import benchmark' 'benchmark()'

   3. 在程序中加入计时函数

      import timeit
      def timing():
          result = timeit.timeit('benchmark()', setup=
          'from __main__ import benchmark', number=10)
          print(result)
          # Result is the time it takes to run the whole loop
          result = timeit.repeat('benchmark()', setup=
          'from __main__ import benchmark', number=10,
                         repeat=3)
          print(result)
          # Result is a list of times
      
      if __name__ == '__main__':
          timing()

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