尝试使用timeit.timeit

Question

我想测量两段代码的运行时间，我试着查找python文档中的timeit，但我并没有真正理解。有人能用更初级的词汇来解释吗？

Answer 1

注意:复制到如何使用timeit模块。

我将告诉您一个秘密:使用timeit的最佳方式是在命令行上。

在命令行上，timeit进行适当的统计分析:它告诉您最短的运行时间。这是好的，因为所有的错误在计时是积极的。所以最短的时间内误差最小。没有办法得到负错误，因为计算机不能计算得比它能计算的更快！

因此，命令行接口：

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

这很简单，嗯？

你可以设置一些东西：

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

这也很有用！

如果需要多行，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

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，您可能会倾向于在Python中迁移到timeit。我建议避免这样做，因为在命令行上分析和计时更好。相反，我倾向于编写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，这可能会花费更长的时间，但通常这并不是什么大问题。

但是，如果您想在模块中使用timeit呢？

好吧，简单的方法是：

def function(...):
    ...

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

这给你累积的(不是最小的！)是时候运行那么多次了。

为了得到一个好的分析，使用.repeat并取这一分钟：

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

您通常应该将其与functools.partial而不是lambda: ...结合起来，以降低开销。因此，您可以拥有如下内容：

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：

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

这将给您提供更接近界面的命令行，但以一种不那么酷的方式。"from __main__ import ..."允许您在由timeit创建的人工环境中使用主模块中的代码。

值得注意的是，这是一个方便的Timer(...).timeit(...)包装，所以不是特别好的时机。如上面所示，我个人更喜欢使用Timer。

警告

有几个警告与timeit在任何地方都适用。

• 间接费用未计算在内。假设您想要计时x += 1，以了解加法所需的时间：python -m timeit -s "x = 0“"x += 1”10000000循环，最好每循环3: 0.0476 嗯，不是0.0476秒。你只知道它比那小。所有的错误都是肯定的。 因此，尝试找到纯粹的开销： python -m timeit -s "x = 0“100000000循环，每个循环最佳值为3: 0.014 这是一个很好的30%的开销只是从时间！这可能会极大地扭曲相对时间。但是，您只关心添加时间；x的查找时间也需要包含在开销中： python -m timeit -s "x = 0“"x”100000000循环，最好每循环3: 0.0166 差别并不大，但它是存在的。
• 变异的方法是危险的。 python -m timeit -s "x = *100000“，而x: x.pop()”10000000循环“，每个循环3: 0.0436 但是这是完全错误的！x是第一次迭代之后的空列表。您需要重新初始化：python -m timeit "x = *100000“而x: x.pop()”100个循环“，最好是每循环3: 9.79msec 但是你的开销很大。单独解释一下。 "x = *100000“1000个循环，最好每循环3: 261个-m。 请注意，在这里减去开销是合理的，因为开销只是时间的一小部分。

Answer 2

我发现ipython的%timeit和%%timeit魔术函数比timeit.timeit更容易使用(特别是在使用ipython笔记本时)。举几个例子，这里。

Answer 3

>>> "-".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'
>>> 

假设这是您想要运行的命令。

导入timeit。将命令设置为字符串，添加要运行它的次数。

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

文档

这个医生真的很难理解吗？我发现它很清晰。