如何使用 Pythons timeit 为测试性能的代码段计时？

Question

我有一个可以正常工作的 python 脚本，但我需要写下执行时间。我在谷歌上搜索过我应该使用 timeit 但我似乎无法让它工作。

我的 Python 脚本如下所示：

 import sys
import getopt
import timeit
import random
import os
import re
import ibm_db
import time
from string import maketrans
myfile = open("results_update.txt", "a")

for r in range(100):
    rannumber = random.randint(0, 100)

    update = "update TABLE set val = %i where MyCount >= '2010' and MyCount < '2012' and number = '250'" % rannumber
    #print rannumber

    conn = ibm_db.pconnect("dsn=myDB","usrname","secretPWD")

for r in range(5):
    print "Run %s\n" % r
    ibm_db.execute(query_stmt)
 query_stmt = ibm_db.prepare(conn, update)

myfile.close()
ibm_db.close(conn)

我需要的是执行查询并将其写入文件 results_update.txt 所需的时间。目的是用不同的索引和调整机制测试我的数据库的更新语句。

原文由 Emil Devantie Brockdorff 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以在要计时的块前后使用 time.time() 或 time.clock() 。

 import time

t0 = time.time()
code_block
t1 = time.time()

total = t1-t0

此方法不像 timeit 那样精确（它不平均几次运行）但它很简单。

time.time() （在 Windows 和 Linux 中）和 time.clock() （在 Linux 中）对于快速函数来说不够精确（你得到总计 = 0）。在这种情况下，或者如果您想平均几次运行所用的时间，则必须多次手动调用该函数（正如我认为您已经在示例代码中所做的那样，当您设置其 数字 参数时，timeit 会自动执行）

 import time

def myfast():
   code

n = 10000
t0 = time.time()
for i in range(n): myfast()
t1 = time.time()

total_n = t1-t0

在 Windows 中，正如 Corey 在评论中所述， time.clock() 具有更高的精度（微秒而不是秒）并且优于 time.time() 。

原文由 joaquin 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

如果你正在分析你的代码并且可以使用 IPython，它有神奇的功能 %timeit 。

%%timeit 对细胞进行操作。

 In [2]: %timeit cos(3.14)
10000000 loops, best of 3: 160 ns per loop

In [3]: %%timeit
   ...: cos(3.14)
   ...: x = 2 + 3
   ...:
10000000 loops, best of 3: 196 ns per loop

原文由 munk 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议