python程序运行耗时

最新推荐文章于 2025-03-28 16:58:02 发布

失控的鱼

最新推荐文章于 2025-03-28 16:58:02 发布

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分类专栏： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a254117075/article/details/52263368

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beginTime ＝ time.time()

######running #######

endTime = time.time()

print beginTime - endTime

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失控的鱼

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python代码耗时优化，你知道了吗？

chenchen5152的博客

11-26

1702

python代码耗时优化背景交代第一版第二版第三版第四版第五版总结背景交代团队做大学英语四六级考试相关服务。业务中有一个care服务，购买了care服务考试不过可以全额退款，不过有一个前提是要完成care服务的任务，比如坚持背单词N天，完成指定的试卷。在这个背景下，接到一个需求，需求本身比较复杂，简化出与本篇主题相关的需求是：当2021年6月的四六级考试完成之后，要统计出两种用户数据：完成care服务的用户没有完成care的用户所以简化的逻辑就是要在所有的用户中区分出care完成用户和ca

Python代码cProfile耗时分析及可视化

u011318721的博客

02-09

3822

Python: cProfile 食用方法 import cProfile # 直接把分析结果打印到控制台 # loading为需要监测的函数，arg为其参数 cProfile.run("loading(arg)") # 把分析结果保存到文件中 cProfile.run("loading(arg)", filename="result.out") # 增加排序方式 cProfile.run("loading(arg)", filename="result.out", sort="cumulative")

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Python代码耗时统计

l475378094的博客

01-28

1252

time() 函数返回的时间是相对于1970年1月1日的秒数，而 perf_counter() 函数返回的是CPU时钟计数值，单位是秒。time() 函数的精度通常是1秒，而 perf_counter() 函数的精度通常是纳秒级别。time() 函数的返回值可以被修改，而 perf_counter() 函数的返回值不能被修改。是timeit的repeat版，可以指定重复timeit的次数，默认是5次，然后返回一个数组。因此，如果需要测量程序的执行时间，建议使用perf_counter()函数。

python计算程序耗时

最新发布

sre救赎之路

03-28

224

对于简单的耗时计算，可以使用或。如果需要更高精度的时间测量，推荐使用。对于性能分析，特别是短时间的代码块，可以使用timeit模块。

学习笔记 —— python代码耗时及内存占用测试方法以及一些零碎的python小工具

～勿据散客～的博客

01-27

6012

主要有三种方法，各自的时钟间隔如下：timeit).注：最后一个是以ns为单位的，前两个是以s为单位的10e8。

python 计算程序运行耗时

Major_S的博客

11-07

2907

python 计算耗时 import datetime startTime = datetime.datetime.now() # ... endTime = datetime.datetime.now() duringTime = endtime - starttime print(duringTime )

python中时间操作总结

dongbi0665的博客

01-17

227

一、time 二、datetime 1.获取当前系统时间　　datenow = datetime.datetime.now() 2.将datetime格式的时间转换成str 　　datenow = datenow.strftime("%Y-%m-%d") 　或datenow = datetime.datetime.strftime(datenow, "%Y-%m-...

python耗时统计分析小程序：自己添加打印运行后统计

04-21

在程序中添加耗时打印，运行一段时间保存log，使用该程序分析log中耗时信息

Python中统计函数运行耗时的方法

09-22

通过使用这些方法，我们可以对Python程序进行性能分析，找出性能瓶颈，从而有针对性地优化代码。需要注意的是，`time.clock()`在Python 3.3之后被推荐替换为`time.perf_counter()`或`time.process_time()`，因为它们...

Python加速程序运行的方法

09-16

以下是一些实用的Python加速程序运行的方法： 1. 使用函数：将代码组织成函数可以显著提高程序性能。全局范围内的代码执行速度较慢，因为全局变量的访问相比局部变量更耗时。将脚本中的代码封装进函数，利用局部...

python基于opencv检测程序运行效率

09-18

本文将深入探讨如何使用Python结合OpenCV库来检测程序运行效率，以及相关的知识点。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了大量用于处理图像和视频的函数...

python耗时方法_Python中统计函数运行耗时的方法

weixin_36062835的博客

02-04

2160

本文实例讲述了Python中统计函数运行耗时的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： import timedef time_me(fn):def _wrapper(*args, **kwargs):start = time.clock()fn(*args, **kwargs)print "%s cost %s second"%(fn.__name__, time.clock() - st...

python 耗时操作_python时间操作

weixin_30969157的博客

12-24

180

python中时间操作有time和datetime两个模块常用转换方法如下：1.字符串转datetime(元组)，用time.strptime方法import timet = "2020-08-09 15:53:20"timearray = time.strptime(t,"%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(timearray)time.struct_time(tm_year=2...

Python 计算两个时间之间的耗时

gongzairen的博客

02-02

932

Python 计算程序执行耗时

python测试程序耗时

weixin_30548917的博客

06-23

388

1.使用time库　　例如：import time 　　　　　start_time = time.time() 　　　　　　... 　　　　　elapse_time = time.time() - start_time 2.ipython 　　使用time、timeit 　　例如：%time%run xxx.py 　　　　　%timeit%run xxx.py 转载于:htt...

python-记录程序耗时

seacozz2007的博客

05-08

237

# coding=utf-8 # import time starttime = time.time() time.sleep(3) #延时3s endtime = time.time() print("程序运行时间：%.8s s" % (endtime - starttime)) #显示到微秒

python——运行耗时计算

程序猿进化梯

04-29

430

运行耗时计算 import time st = time.clock() spt = time.clock() print(spt-st)

Python基础--计算程序耗时(time)

Along1617188的博客

10-08

1203

python用time计算程序耗时 # python3 import time start = time.perf_counter() *** your code and function *** elapsed = (time.perf_counter() - start) print("耗时： ",elapsed) time包有多种用法，不局限此描述方法，输出结果没有单位，我估计是...

python耗时计算

weixin_42891455的博客

05-18

2378

from datetime import datetime StartTime = datetime.now() for i in range(10000000): print() EndTime = datetime.now() print ("StartTime is %s" % StartTime) print("EndTime is %s" % EndTime) UseTime = (EndTime - StartTime) print("UseTime is %s" % UseTi

python 程序运行计时

03-13

<think>嗯，用户想在Python中对程序运行时间进行计时，使用time模块或者其他方法。首先，我需要回忆一下time模块的常用函数，比如time.time()和time.perf_counter()，可能还有time.process_time()。然后，可能还要提到更高级的模块，比如timeit，适合小段代码的性能测试。用户可能的需求是测量整个程序或者某个函数执行的时间。他们可能不知道不同函数的区别，比如time.time()返回的是墙上时间，而process_time()是CPU时间。需要解释清楚这些区别，避免他们用错场景。另外，用户提供的引用里有提到time模块的clock()函数，但注意到在Python3.3以后clock()已经被弃用了，应该用perf_counter()或者process_time()代替。需要提醒用户这一点，避免他们使用过时的方法。还要考虑用户可能需要进行更精确的计时，或者重复执行代码取平均值，这时候timeit模块会更合适。需要举例说明如何使用timeit.Timer或者命令行中的%timeit魔术命令。代码示例部分，要展示如何用time.time()计算一段代码的运行时间，比如一个循环或者函数调用。然后展示timeit的使用方法，包括在代码中调用和命令行方式。如果有错误处理，比如在timeit的例子中，要确保代码正确，避免副作用。可能用户还会想知道上下文管理器或者装饰器来封装计时逻辑，让代码更简洁。这部分可以给出一个简单的上下文管理器的例子，方便他们在需要的地方复用。需要检查引用的内容是否正确，比如引用[4]提到timeit的使用，要确保描述和示例与引用一致。同时，避免提到用户不可见的内部处理，保持解释的简洁性。最后，生成的相关问题要覆盖不同方面，比如不同方法的区别、更精确的计时、timeit的用途以及如何测量异步程序的运行时间。这样用户如果有进一步的问题，可以引导他们探索更多内容。总结步骤： 1. 介绍time模块的基本方法，如time.time()和time.perf_counter()，并指出它们的区别。 2. 提醒clock()已过时，推荐替代方法。 3. 展示代码示例，包括简单的时间差计算和使用上下文管理器。 4. 介绍timeit模块，说明适用场景并给出示例。 5. 提及其他方法，如第三方库line_profiler。 6. 生成相关问题，覆盖不同使用场景和常见疑问。</think>在Python中测量程序运行时间可以通过多种方式实现，以下是逐步说明： ### 一、使用time模块的基本方法 1. **time.time()**（墙上时间）： ```python import time start = time.time() # 记录开始时间戳 # 被测代码（例如：sum(range(1000000))） end = time.time() # 记录结束时间戳 print(f"耗时：{end - start:.4f}秒") # 输出浮点数差值[^1] ``` 2. **time.perf_counter()**（高精度计时器）： ```python start = time.perf_counter() # 精确到纳秒级 # 被测代码 elapsed = time.perf_counter() - start print(f"高精度耗时：{elapsed:.6f}秒") # 推荐用于性能测试[^3] ``` 3. **time.process_time()**（进程CPU时间）： ```python start = time.process_time() # 仅计算CPU工作时间 # 被测代码 print(f"CPU耗时：{time.process_time() - start}秒") # 适合忽略I/O等待的场景 ``` > 注意：Python 3.3+已弃用`time.clock()`，需改用上述方法[^2] ### 二、使用上下文管理器封装计时逻辑 ```python from contextlib import contextmanager @contextmanager def timer(): try: start = time.perf_counter() yield # 在此处插入被测代码 finally: print(f"耗时：{time.perf_counter() - start:.4f}秒") # 使用示例 with timer(): sum(range(10**7)) # 自动输出执行时间 ``` ### 三、使用timeit模块（精确测量小代码段） 1. **命令行快速测试**： ```bash python -m timeit "sum(range(1000000))" ``` 输出示例：`100 loops, best of 5: 3.8 msec per loop` 2. **代码内调用**： ```python import timeit # 测试1000次求平均值 result = timeit.timeit('sum(range(1000))', number=1000) print(f"平均耗时：{result/1000:.6f}秒") # 适合消除偶然误差[^4] ``` ### 四、其他方法 - **Jupyter Notebook魔法命令**： ```python %%timeit sum(range(10**6)) # 自动计算最佳结果 ``` - **第三方库line_profiler**（需安装）： ```bash pip install line_profiler ``` ```python @profile def my_function(): # 被测函数 pass ``` 运行：`kernprof -l -v script.py` 查看逐行耗时