Python–计算运行时间
- 2020 年 1 月 11 日
- 笔记
1.实际需求
在很多的时候我们需要计算我们程序的性能,常用的标准是时间复杂度,因此需要统计程序运行的时间。Python中有很多计算程序运行时间的方法。
2. 方法展示
计算Python的某个程序,或者是代码块运行的时间一般有三种方法。
import datetime start = datetime.datetime.now() run_function(): # do something end = datetime.datetime.now() print('totally time is ' end - start)
import time start = time.time() run_function() end = time.time() print (str(end))
import time start = time.clock() run_function() end = time.clock() print (str(end-start))
方法对比
- 通过对以上方法的比较可以发现,方法二的精度比较高。方法一基本上是性能和系统有关系,比如晶振,比特。一般情况下推荐使用方法二和方法三。方法二显示的是UTC时间。 在很多系统中time.time()的精度都是非常低的,包括windows。
- python的标准库手册推荐在任何情况下尽量使用time.clock().但是这个函数在windows下返回的是真实时间(wall time)
- 方法一和方法二都包含了其他程序使用CPU的时间。方法三只计算了程序运行CPU的时间。
- 方法二和方法三都返回的是浮点数
那究竟 time.clock() 跟 time.time(),谁比较精确呢?带着疑问,查了 Python 的 time 模块文档,当中 clock() 方法有这样的解释(来自官方文档)

time.clock() 返回的是处理器时间,而因为 Unix 中 jiffy 的缘故,所以精度不会太高。clock转秒,除以1000000。
我们要实现跨平台的精度性,我们可以使用timeit 来代替time.
import timeit start = timeit.default_timer() do_func() end = timeit.default_timer() print str(end-start)
Reference
[1]http://www.cnblogs.com/youxin/p/3157099.html [2]http://coreygoldberg.blogspot.hk/2008/09/python-timing-timeclock-vs-timetime.html [3]http://www.cnblogs.com/moinmoin/archive/2011/03/18/python-runtime-measuring.html [4]http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3178223.html [5]http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d8ea900100xzg3.html