python中统计程序时间

本文介绍了三种不同的程序运行时间测量方法:方法1使用datetime模块记录程序的起止时间;方法2利用time模块的时间戳来计算;方法3通过time模块的clock函数测量CPU时间。前两种方法包括了其他程序占用CPU的时间,而第三种方法仅计算当前程序所消耗的CPU时间。

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方法1

import datetime

starttime = datetime.datetime.now()

endtime = datetime.datetime.now()

print (endtime - starttime).seconds

方法 2

start = time.time()

run_fun()

end = time.time()

print end-start

方法3

start = time.clock()

run_fun()

end = time.clock()

print end-start

方法1和方法2都包含了其他程序使用CPU的时间,是程序开始到程序结束的运行时间。

方法3算只计算了程序运行的CPU时间

### 如何在Python中测量程序执行时间 为了精确地测量一段代码或函数的执行时间,在Python中有多种方法可以实现这一目标。一种常见的方式是使用`timeit`模块中的功能来获取更稳定可靠的计时数据[^1]。 下面展示了一个具体的例子,该实例定义了名为`test_perf`的函数用于测试给定模块的性能表现: ```python import timeit import numpy as np def test_perf(module): timing_number = 10 timing_repeat = 10 # 对指定的操作重复多次取平均值以获得更加准确的结果 timing_results_list = ( np.array( timeit.Timer(lambda: module.run()).repeat( repeat=timing_repeat, number=timing_number)) * 1000 / timing_number) timing_statistics = { "mean": np.mean(timing_results_list), "median": np.median(timing_results_list), "std": np.std(timing_results_list), } return timing_statistics ``` 此段代码通过设置循环次数(`number`)以及重复实验次数(`repeat`)来进行多轮次的时间记录,并最终计算出均值(mean)、中位数(median)和标准差(std),从而提供了一组统计数据以便更好地理解被测对象的实际运行效率。 对于简单的场景下如果只需要快速得到单次执行耗时,则可以直接采用内置库`time`: ```python import time start_time = time.time() # 记录开始时刻 # 被测量部分代码... end_time = time.time() # 结束时刻 elapsed_time = end_time - start_time # 总共花费的时间 print(f"Execution Time: {elapsed_time:.6f} seconds") ``` 上述两种方式分别适用于不同需求下的性能评估任务;前者适合于追求精度并希望了解整体分布情况的应用场合,而后者则更适合那些仅需粗略估计的情况。
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