Функция измерения времени Python

Я хочу создать функцию python, чтобы проверить время, проведенное в каждой функции, и распечатать ее имя со своим временем, как я могу напечатать имя функции, и если есть другой способ сделать это, пожалуйста, скажите мне

def measureTime(a):
    start = time.clock() 
    a()
    elapsed = time.clock()
    elapsed = elapsed - start
    print "Time spent in (function name) is: ", elapsed
7 106
python timestamp callback

7 ответов:

прежде всего, я настоятельно рекомендую использовать профайлер или по крайней мере использовать timeit.

однако, если вы хотите написать свой собственный метод синхронизации строго учиться, вот где-то, чтобы начать использовать декоратор.

Python 2:

def timing(f):
    def wrap(*args):
        time1 = time.time()
        ret = f(*args)
        time2 = time.time()
        print '%s function took %0.3f ms' % (f.func_name, (time2-time1)*1000.0)
        return ret
    return wrap

и использование очень просто, просто используйте @ timing decorator:

@timing
def do_work():
  #code

Python 3:

def timing(f):
    def wrap(*args):
        time1 = time.time()
        ret = f(*args)
        time2 = time.time()
        print('{:s} function took {:.3f} ms'.format(f.__name__, (time2-time1)*1000.0))

        return ret
    return wrap

обратите внимание, что я звоню f.func_name чтобы получить название функции в виде строки(в Python 2), или f.__name__ в Python 3.

206

после игры с timeit модуль, мне не нравится его интерфейс, который не так элегантен по сравнению со следующими двумя методами.

следующий код в Python 3.

метод декоратора

это почти то же самое с методом @Майк. Здесь я добавляю kwargs и functools обертку, чтобы сделать его лучше.

def timeit(func):
    @functools.wraps(func)
    def newfunc(*args, **kwargs):
        startTime = time.time()
        func(*args, **kwargs)
        elapsedTime = time.time() - startTime
        print('function [{}] finished in {} ms'.format(
            func.__name__, int(elapsedTime * 1000)))
    return newfunc

@timeit
def foobar():
    mike = Person()
    mike.think(30)

метод контекстного менеджера

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def timeit_context(name):
    startTime = time.time()
    yield
    elapsedTime = time.time() - startTime
    print('[{}] finished in {} ms'.format(name, int(elapsedTime * 1000)))

например, вы можете использовать его например:

with timeit_context('My profiling code'):
    mike = Person()
    mike.think()

и код внутри with блок будет приурочен.

вывод

используя первый метод, вы можете по электронной почте прокомментировать декоратор, чтобы получить нормальный код. Однако это может быть только время функции. Если у вас есть какая-то часть кода, которую вы не знаете, чтобы сделать ее функцией, то вы можете выбрать второй метод.

например, теперь у вас есть

images = get_images()
bigImage = ImagePacker.pack(images, width=4096)
drawer.draw(bigImage)

теперь вы хотите время bigImage = ... линии. Если вы измените его на функцию, это будет:

images = get_images()
bitImage = None
@timeit
def foobar():
    nonlocal bigImage
    bigImage = ImagePacker.pack(images, width=4096)
drawer.draw(bigImage)

выглядит не так здорово...Что делать, если вы находитесь в Python 2, который не имеет nonlocal ключевое слово.

вместо этого, используя второй метод подходит здесь очень хорошо:

images = get_images()
with timeit_context('foobar'):
    bigImage = ImagePacker.pack(images, width=4096)
drawer.draw(bigImage)
38

Я не вижу в чем проблема с timeit модуль. Это, наверное, самый простой способ сделать это. 

import timeit
timeit.timeit(a, number=1)

его также можно отправить аргументы в функции. Все, что вам нужно, это обернуть свою функцию с помощью декораторов. Более подробное объяснение здесь: http://www.pythoncentral.io/time-a-python-function/

единственный случай, когда вам может быть интересно написать свои собственные операторы синхронизации, - это если вы хотите запустить функцию только один раз, а также хотите получить его возвращаемое значение.

преимущества использования timeit модуль заключается в том, что он позволяет повторить количество казней. Это может быть необходимо, поскольку другие процессы могут повлиять на точность синхронизации. Итак, вы должны запустить его несколько раз и посмотреть на самое низкое значение.

11

Timeit имеет два больших недостатка: он не возвращает возвращаемое значение функции и использует eval, что требует передачи дополнительного кода настройки для импорта. Это решает обе проблемы просто и элегантно:

def timed(f):
  start = time.time()
  ret = f()
  elapsed = time.time() - start
  return ret, elapsed

timed(lambda: database.foo.execute('select count(*) from source.apachelog'))
(<sqlalchemy.engine.result.ResultProxy object at 0x7fd6c20fc690>, 4.07547402381897)
7

метод декоратора с использованием библиотеки Python декоратора:

import decorator

@decorator
def timing(func, *args, **kwargs):
    '''Function timing wrapper
        Example of using:
        ``@timing()``
    '''

    fn = '%s.%s' % (func.__module__, func.__name__)

    timer = Timer()
    with timer:
        ret = func(*args, **kwargs)

    log.info(u'%s - %0.3f sec' % (fn, timer.duration_in_seconds()))
    return ret

смотрите пост в моем блоге:

post on mobilepro.pl блог

мой пост в Google Plus

3

есть простой инструмент для синхронизации. https://github.com/RalphMao/PyTimer

Он может работать как оформителя:

from pytimer import Timer
@Timer(average=False)      
def matmul(a,b, times=100):
    for i in range(times):
        np.dot(a,b)

выход:

matmul:0.368434
matmul:2.839355

Он также может работать как плагин таймер с управлением пространством имен(полезно, если вы вставляете его в функцию, которая имеет много кодов и могут быть призваны в другом месте).

timer = Timer()                                           
def any_function():                                       
    timer.start()                                         

    for i in range(10):                                   

        timer.reset()                                     
        np.dot(np.ones((100,1000)), np.zeros((1000,500)))
        timer.checkpoint('block1')                        

        np.dot(np.ones((100,1000)), np.zeros((1000,500)))
        np.dot(np.ones((100,1000)), np.zeros((1000,500)))
        timer.checkpoint('block2')                        
        np.dot(np.ones((100,1000)), np.zeros((1000,1000)))

    for j in range(20):                                   
        np.dot(np.ones((100,1000)), np.zeros((1000,500)))
    timer.summary()                                       

for i in range(2):                                        
    any_function()

выход:

========Timing Summary of Default Timer========
block2:0.065062
block1:0.032529
========Timing Summary of Default Timer========
block2:0.065838
block1:0.032891

надеюсь, что это поможет

3

мой способ сделать это:

from time import time

def printTime(start):
    end = time()
    duration = end - start
    if duration < 60:
        return "used: " + str(round(duration, 2)) + "s."
    else:
        mins = int(duration / 60)
        secs = round(duration % 60, 2)
        if mins < 60:
            return "used: " + str(mins) + "m " + str(secs) + "s."
        else:
            hours = int(duration / 3600)
            mins = mins % 60
            return "used: " + str(hours) + "h " + str(mins) + "m " + str(secs) + "s."

установите переменную как start = time() перед выполнением функции / loops, и printTime(start) сразу после блока.

и вы получили ответ.

2