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我想测量两个代码的运行时间,我尝试在python文档中查找timeit,但我并不太明白。有人可以用更初级的词汇来解释吗?

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注意:复制到如何使用 timeit 模块

我要告诉你一个秘密:最好的使用方式timeit是在命令行上。

在命令行上,timeit进行适当的统计分析:它告诉你最短的运行用了多长时间。这很好,因为时间上的所有错误都是积极的。所以最短的时间误差最小。没有办法得到负错误,因为计算机的计算速度永远不会超过它的计算速度!

所以,命令行界面:

%~> python -m timeit "1 + 2"
10000000 loops, best of 3: 0.0468 usec per loop

这很简单,嗯?

你可以设置东西:

%~> python -m timeit -s "x = range(10000)" "sum(x)"
1000 loops, best of 3: 543 usec per loop

这也很有用!

如果你想要多行,你可以使用 shell 的自动延续或使用单独的参数:

%~> python -m timeit -s "x = range(10000)" -s "y = range(100)" "sum(x)" "min(y)"
1000 loops, best of 3: 554 usec per loop

这给出了一个设置

x = range(1000)
y = range(100)

和时代

sum(x)
min(y)

如果您想拥有更长的脚本,您可能会倾向于移至timeitPython 脚本内部。我建议避免这种情况,因为在命令行上的分析和时间安排更好。相反,我倾向于制作 shell 脚本:

 SETUP="

 ... # lots of stuff

 "

 echo Minmod arr1
 python -m timeit -s "$SETUP" "Minmod(arr1)"

 echo pure_minmod arr1
 python -m timeit -s "$SETUP" "pure_minmod(arr1)"

 echo better_minmod arr1
 python -m timeit -s "$SETUP" "better_minmod(arr1)"

 ... etc

由于多次初始化,这可能需要更长的时间,但通常这没什么大不了的。


但是如果你timeit在你的模块中使用呢?

好吧,简单的方法是:

def function(...):
    ...

timeit.Timer(function).timeit(number=NUMBER)

这给了你累积的(不是最少的!)时间来运行那个次数。

要获得良好的分析,请使用.repeat并采取此分钟:

min(timeit.Timer(function).repeat(repeat=REPEATS, number=NUMBER))

您通常应该将其与functools.partial而不是结合使用lambda: ...以降低开销。因此你可以有类似的东西:

from functools import partial

def to_time(items):
    ...

test_items = [1, 2, 3] * 100
times = timeit.Timer(partial(to_time, test_items)).repeat(3, 1000)

# Divide by the number of repeats
time_taken = min(times) / 1000

你也可以这样做:

timeit.timeit("...", setup="from __main__ import ...", number=NUMBER)

这将使您从命令行更接近界面,但以一种不那么酷的方式。允许您在"from __main__ import ..."timeit.

值得注意的是,这是一个方便的包装器Timer(...).timeit(...),因此并不是特别擅长计时。我个人更喜欢使用Timer如上所示。


警告

timeit到处都有一些警告。

  • 间接费用不计入。假设你想 time x += 1,找出加法需要多长时间:

    >>> python -m timeit -s "x = 0" "x += 1"
    10000000 loops, best of 3: 0.0476 usec per loop
    

    嗯,它不是0.0476 µs。你只知道它比这。所有错误都是正面的。

    所以试着找到纯粹的开销:

    >>> python -m timeit -s "x = 0" ""      
    100000000 loops, best of 3: 0.014 usec per loop
    

    仅从时间来看,这是一个很好的30%开销!这会极大地扭曲相对时间。但是您只真正关心添加时间;的查找时间x也需要包含在开销中:

    >>> python -m timeit -s "x = 0" "x"
    100000000 loops, best of 3: 0.0166 usec per loop
    

    差异不是很大,但它就在那里。

  • 变异方法是危险的。

    python -m timeit -s "x = [0]*100000" "while x: x.pop()"
    10000000 loops, best of 3: 0.0436 usec per loop
    

    但这是完全错误的! x是第一次迭代后的空列表。您需要重新初始化:

    >>> python -m timeit "x = [0]*100000" "while x: x.pop()"
    100 loops, best of 3: 9.79 msec per loop
    

    但是你有很多开销。单独考虑。

    >>> python -m timeit "x = [0]*100000"                   
    1000 loops, best of 3: 261 usec per loop
    

    请注意,这里减去开销是合理的,因为开销只是时间的一小部分。

于 2013-09-21T17:33:09.273 回答
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我发现 IPython 的 %timeit 和 %%timeit 魔术函数比 timeit.timeit 更容易使用(尤其是在使用 ipython notebook 时)。这里有几个例子。

于 2013-09-21T22:21:24.467 回答
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>>> "-".join(str(n) for n in range(100))
'0-1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13-14-15-16-17-18-19-20-21-22-23-24-25-26-27-28-29-30-31-32-33-34-35-36-37-38-39-40-41-42-43-44-45-46-47-48-49-50-51-52-53-54-55-56-57-58-59-60-61-62-63-64-65-66-67-68-69-70-71-72-73-74-75-76-77-78-79-80-81-82-83-84-85-86-87-88-89-90-91-92-93-94-95-96-97-98-99'
>>> 

假设这是您要运行的命令。
导入timeit. 将命令设为字符串,添加您想要运行它的次数。

>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=100)
0.011214537887298093

文档
这个文档真的难以理解吗?我觉得很清楚。

于 2013-09-21T17:21:57.403 回答