所以在Java中，我们可以做How to measure time by a function to execute
但是它是如何在 python 中完成的呢？要测量代码行之间的时间开始和结束时间？这样做的东西：
import some_time_library
starttime = some_time_library.some_module()
code_tobe_measured()
endtime = some_time_library.some_module()
time_taken = endtime - starttime
如果要测量 CPU 时间，可以使用time.process_time()Python 3.3 及更高版本：
import time
start = time.process_time()
# your code here
print(time.process_time() - start)
第一次通话会打开计时器，第二次通话会告诉您已经过了多少秒。
还有一个 function time.clock()，但自 Python 3.3 起已弃用，将在 Python 3.8 中删除。
有更好的分析工具，例如timeitand profile，但是 time.process_time() 将测量 CPU 时间，这就是您要问的。
如果您想改为测量挂钟时间，请使用time.time().
您还可以使用time库：
import time
start = time.time()
# your code
# end
print(f'Time: {time.time() - start}')
借助一个小型便利类，您可以测量在缩进行中花费的时间，如下所示：
with CodeTimer():
line_to_measure()
another_line()
# etc...
在缩进的行完成执行后将显示以下内容：
Code block took: x.xxx ms
更新：您现在可以使用pip install linetimerthen获取课程from linetimer import CodeTimer。请参阅此 GitHub 项目。
上述类的代码：
import timeit
class CodeTimer:
def __init__(self, name=None):
self.name = " '" + name + "'" if name else ''
def __enter__(self):
self.start = timeit.default_timer()
def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
self.took = (timeit.default_timer() - self.start) * 1000.0
print('Code block' + self.name + ' took: ' + str(self.took) + ' ms')
然后，您可以命名要测量的代码块：
with CodeTimer('loop 1'):
for i in range(100000):
pass
with CodeTimer('loop 2'):
for i in range(100000):
pass
Code block 'loop 1' took: 4.991 ms
Code block 'loop 2' took: 3.666 ms
并嵌套它们：
with CodeTimer('Outer'):
for i in range(100000):
pass
with CodeTimer('Inner'):
for i in range(100000):
pass
for i in range(100000):
pass
Code block 'Inner' took: 2.382 ms
Code block 'Outer' took: 10.466 ms
关于timeit.default_timer()，它使用基于 OS 和 Python 版本的最佳计时器，请参阅此答案。
我总是喜欢以小时、分钟和秒 (%H:%M:%S) 格式检查时间：
from datetime import datetime
start = datetime.now()
# your code
end = datetime.now()
time_taken = end - start
print('Time: ',time_taken)
输出：
Time: 0:00:00.000019
将代码放入函数中，然后使用装饰器进行计时是另一种选择。( Source ) 这种方法的优点是您定义了一次计时器，然后为每个函数使用一个简单的附加行。
首先，定义timer装饰器：
import functools
import time
def timer(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.perf_counter()
value = func(*args, **kwargs)
end_time = time.perf_counter()
run_time = end_time - start_time
print("Finished {} in {} secs".format(repr(func.__name__), round(run_time, 3)))
return value
return wrapper
然后，在定义函数时使用装饰器：
@timer
def doubled_and_add(num):
res = sum([i*2 for i in range(num)])
print("Result : {}".format(res))
咱们试试吧：
doubled_and_add(100000)
doubled_and_add(1000000)
输出：
Result : 9999900000
Finished 'doubled_and_add' in 0.0119 secs
Result : 999999000000
Finished 'doubled_and_add' in 0.0897 secs
注意：我不确定为什么要使用time.perf_counter而不是time.time. 欢迎评论。
我正在寻找一种如何用最少的代码输出格式化时间的方法，所以这是我的解决方案。无论如何，很多人都使用 Pandas，所以在某些情况下，这可以节省额外的库导入。
import pandas as pd
start = pd.Timestamp.now()
# code
print(pd.Timestamp.now()-start)
输出：
0 days 00:05:32.541600
如果时间精度不是最重要的，我建议使用它，否则使用time库：
%timeit pd.Timestamp.now()每个环路输出 3.29 µs ± 214 ns
%timeit time.time()每个回路输出 154 ns ± 13.3 ns
你也可以试试这个：
from time import perf_counter
t0 = perf_counter()
...
t1 = perf_counter()
time_taken = t1 - t0
让我在https://stackoverflow.com/a/63665115/7412781解决方案中添加更多内容。
functools.time.process_time()而不是绝对计数器，time.perf_counter()因为进程可以通过内核进行上下文切换。这是装饰器代码。
import time
def decorator_time_taken(fnc):
def inner(*args):
start = time.process_time()
ret = fnc(*args)
end = time.process_time()
print("{} took {} seconds".format(fnc, round((end - start), 6)))
return ret
return inner
这是使用示例代码。它正在检查 193939 是否为素数。
class PrimeBrute:
@decorator_time_taken
def isPrime(self, a):
for i in range(a-2):
if a % (i+2) == 0: return False
return True
inst = PrimeBrute()
print(inst.isPrime(193939))
这是输出。
<function PrimeBrute.isPrime at 0x7fc0c6919ae8> took 0.015789 seconds
True
使用timeit模块来衡量你的表现：
def test():
print("test")
emptyFunction()
for i in [x for x in range(10000)]:
i**i
def emptyFunction():
pass
if __name__ == "__main__":
import timeit
print(timeit.timeit("test()", number = 5, globals = globals()))
#print(timeit.timeit("test()", setup = "from __main__ import test",
# number = 5))
test第一个参数定义了我们在这种情况下要执行的代码段，并number定义了您想要重复执行的次数。
test
test
test
test
test
36.81822113099952
使用模块time，我们可以在函数开始和函数结束时计算 unix 时间。下面是代码的样子：
from time import time as unix
此代码导入time.time允许我们计算 unix 时间。
from time import sleep
这不是强制性的，但我也在time.sleep为其中一个演示导入。
START_TIME = unix()
这就是计算 unix 时间并将其放入变量中的方法。请记住，函数 unix 不是实际函数。我是time.time作为 unix 导入的，所以如果你没有放入as unix第一个导入，你将需要使用time.time().
在此之后，我们放置我们想要的任何函数或代码。在我们放置的代码片段的末尾
TOTAL_TIME = unix()-START_TIME
这行代码做了两件事：它在函数结束时计算 unix 时间，并且使用START_TIME之前的变量，我们计算执行代码片段所花费的时间。
然后我们可以在任何我们想要的地方使用这个变量，包括print()函数。
print("The snippet took {} seconds to execute".format(TOTAL_TIME))
这里我写了一个快速演示代码，其中有两个实验作为演示。（完整评论）
from time import time as unix # Import the module to measure unix time
from time import sleep
# Here are a few examples:
# 1. Counting to 100 000
START_TIME = unix()
for i in range(0, 100001):
print("Number: {}\r".format(i), end="")
TOTAL_TIME = unix() - START_TIME
print("\nFinal time (Expirement 1): {} s\n".format(TOTAL_TIME))
# 2. Precision of sleep
for i in range(10):
START_TIME = unix()
sleep(0.1)
TOTAL_TIME = unix() - START_TIME
print("Sleep(0.1): Index: {}, Time: {} s".format(i,TOTAL_TIME))
这是我的输出：
Number: 100000
Final time (Expirement 1): 16.666812419891357 s
Sleep(0.1): Index: 0, Time: 0.10014867782592773 s
Sleep(0.1): Index: 1, Time: 0.10016226768493652 s
Sleep(0.1): Index: 2, Time: 0.10202860832214355 s
Sleep(0.1): Index: 3, Time: 0.10015869140625 s
Sleep(0.1): Index: 4, Time: 0.10014724731445312 s
Sleep(0.1): Index: 5, Time: 0.10013675689697266 s
Sleep(0.1): Index: 6, Time: 0.10014677047729492 s
Sleep(0.1): Index: 7, Time: 0.1001439094543457 s
Sleep(0.1): Index: 8, Time: 0.10044598579406738 s
Sleep(0.1): Index: 9, Time: 0.10014700889587402 s
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