python计算程序运行时间

内置模块time包含很多与时间相关函数。我们可通过它获得当前的时间和格式化时间输出。

time(),以浮点形式返回自Linux新世纪以来经过的秒数。在linux中,00:00:00 UTC, January 1, 1970是新**49**的开始。

import time

start = time.clock()

#当中是你的程序

elapsed = (time.clock() - start)
print("Time used:",elapsed)


或者:
from time import time

def timeTest():
    start = time()
    print("Start: " + str(start))
    for i in range(1, 100000000):
        pass
    stop = time()
    print("Stop: " + str(stop))
    print(str(stop-start) + "")

def main():
    timeTest()

if __name__=='__main__':
    main()

Python:time.clock() vs. time.time()

作者 Ross Wan on 2008/09/19

有时候,我们需要知道程序或者当中的一段代码的执行速度,于是就会加入一段计时的代码,如下:

start = time.clock()
... do something
elapsed = (time.clock() - start)

又或者

start = time.time()
... do something
elapsed = (time.time() - start)

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:

clock()

On
Unix, return the current processor time as a floating point number
expressed in seconds. The precision, and in fact the very definition of
the meaning of “processor time”, depends on that of the C function of
the same name, but in any case, this is the function to use for
benchmarking Python or timing algorithms.

On Windows, this
function returns wall-clock seconds elapsed since the first call to
this function, as a floating point number, based on the Win32 function
QueryPerformanceCounter(). The resolution is typically better than one
microsecond.

可见,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。

总结

究竟是使用 time.clock() 精度高,还是使用 time.time() 精度更高,要视乎所在的平台来决定。总概来讲,在 Unix 系统中,建议使用 time.time(),在 Windows 系统中,建议使用 time.clock()。

这个结论也可以在 Python 的 timtit 模块中(用于简单测量程序代码执行时间的内建模块)得到论证:

if sys.platform == "win32":
# On Windows, the best timer is time.clock()
default_timer = time.clock
else:
# On most other platforms the best timer is time.time()
default_timer = time.time

使用 timeit 代替 time,这样就可以实现跨平台的精度性:

start = timeit.default_timer()
... do something
elapsed = (timeit.default_timer() - start)


原文地址:https://www.cnblogs.com/youxin/p/3157099.html