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raw_queries(...)到目前为止，我正在尝试测量 的时间，但未成功。我发现我应该使用 timeit 模块。问题是我不能（=我不知道如何）将参数从环境传递给函数。

重要提示：在调用之前raw_queries，我们必须执行phase2()（环境初始化）。

旁注：代码在 Python 3 中。

def raw_queries(queries, nlp):
    """ Submit queries without getting visual response """

    for q in queries:
        nlp.query(q)

def evaluate_queries(queries, nlp):
    """ Measure the time that the queries need to return their results """

    t = Timer("raw_queries(queries, nlp)", "?????")
    print(t.timeit())

def phase2():
    """ Load dictionary to memory and subsequently submit queries """

    # prepare Linguistic Processor to submit it the queries
    all_files = get_files()
    b = LinguisticProcessor(all_files)
    b.loadDictionary()

    # load the queries
    queries_file = 'queries.txt'
    queries = load_queries(queries_file)

if __name__ == '__main__':
    phase2()

谢谢你的帮助。

更新：我们可以phase2()使用Timer. 问题是我们需要(queries, nlp)来自环境的参数。

更新：迄今为止最好的解决方案，在 unutbu 的帮助下（仅发生了变化）：

def evaluate_queries():
    """ Measure the time that the queries need to return their results """

    t = Timer("main.raw_queries(queries, nlp)", "import main;\
        (queries,nlp)=main.phase2()")

    sf = 'Execution time: {} ms'
    print(sf.format(t.timeit(number=1000)))


def phase2():
    ...

    return queries, b


def main():
    evaluate_queries()

if __name__ == '__main__':
    main()
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5 回答 5

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首先，永远不要使用时间模块来计时功能。很容易得出错误的结论。有关示例，请参见timeit 与计时装饰器。

计时函数调用的最简单方法是使用 IPython 的 %timeit 命令。在那里，您只需启动一个交互式 IPython 会话，调用phase2()、定义queries，然后运行

%timeit raw_queries(queries,nlp)

我知道使用 timeit 的第二种最简单的方法是从命令行调用它：

python -mtimeit -s"import test; queries=test.phase2()" "test.raw_queries(queries)"

（在上面的命令中，我假设脚本被调用test.py）

这里的成语是

python -mtimeit -s"SETUP_COMMANDS" "COMMAND_TO_BE_TIMED"

为了能够传递queries给raw_queries函数调用，您必须定义queries变量。在您发布的代码queries中定义phase2()，但仅限于本地。因此，要将其设置queries为全局变量，您需要执行类似 have phase2return的操作queries：

def phase2():
    ...
    return queries

如果您不想以phase2这种方式搞砸，请创建一个虚拟函数：

def phase3():
    # Do stuff like phase2() but return queries
    return queries
于 2009-12-27T20:13:11.753 回答
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自定义计时器功能可能是一个解决方案：

import time

def timer(fun,*args):
    start = time.time()
    ret = fun(*args)
    end = time.time()
    return (ret, end-start)

像这样使用：

>>> from math import sin
>>> timer(sin, 0.5)
(0.47942553860420301, 6.9141387939453125e-06)

这意味着sin返回0.479...并且花了6.9e-6几秒钟。如果您想获得可靠的数字（不像上面的示例），请确保您的函数运行足够长的时间。

于 2009-12-27T19:30:58.563 回答
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通常，您会使用timeit。

例子在这里和这里。

另请注意：

默认情况下，timeit() 在计时期间会暂时关闭垃圾收集。这种方法的优点是它使独立时序更具可比性。这个缺点是GC可能是被测函数性能的重要组成部分

或者您可以使用time模块编写自己的自定义计时器。

如果您使用自定义计时器，请记住您应该在 windows 上使用 time.clock()，在其他平台上使用 time.time()。（timeit 内部选择）

import sys
import time

# choose timer to use
if sys.platform.startswith('win'):
    default_timer = time.clock
else:
    default_timer = time.time

start = default_timer()
# do something
finish = default_timer()
elapsed = (finish - start)
于 2009-12-27T19:48:54.177 回答
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我不确定这一点，我从未使用过它，但从我读过的内容来看，它应该是这样的：

....
t = Timer("raw_queries(queries, nlp)", "from __main__ import raw_queries")
print t.timeit()

我从http://docs.python.org/library/timeit.html 获取了这个（如果有帮助的话）。

于 2009-12-27T19:23:46.193 回答
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您没有这么说，但是您是否有机会尝试使代码运行得更快？如果是这样，我建议您不要专注于特定的例程并尝试对其进行计时。即使你得到一个数字，它也不会真正告诉你要修复什么。如果您可以在 IDE 下多次暂停程序并检查它的状态，包括调用堆栈，它会告诉您什么花费了时间以及为什么。这是一个链接，简要说明了它的工作方式和原因。*

*当您点击链接时，您可能需要转到上一页答案的底部。SO 在链接到答案时遇到问题。

于 2009-12-28T19:46:32.260 回答