Kiểm tra tốc độ Python - Chênh lệch thời gian - mili giây

Cách thích hợp để so sánh 2 lần trong Python để tăng tốc độ kiểm tra một phần của mã là gì? Tôi đã thử đọc các tài liệu API. Tôi không chắc là tôi hiểu điều timedelta.

Cho đến nay tôi có mã này:

from datetime import datetime

tstart = datetime.now()
print t1

# code to speed test

tend = datetime.now()
print t2
# what am I missing?
# I'd like to print the time diff here

datetime.timedelta chỉ là sự khác biệt giữa hai thời gian ... vì vậy nó giống như một khoảng thời gian, tính bằng ngày / giây / micro giây

>>> import datetime
>>> a = datetime.datetime.now()
>>> b = datetime.datetime.now()
>>> c = b - a

>>> c
datetime.timedelta(0, 4, 316543)
>>> c.days
0
>>> c.seconds
4
>>> c.microseconds
316543

Xin lưu ý rằng c.microsecondschỉ trả về phần micro giây của timedelta! Đối với mục đích thời gian luôn luôn sử dụng c.total_seconds().

Bạn có thể thực hiện tất cả các loại toán học với datetime.timedelta, vd:

>>> c / 10
datetime.timedelta(0, 0, 431654)

Có thể hữu ích hơn khi xem xét thời gian của CPU thay vì thời gian đồng hồ mặc dù ... đó là phụ thuộc vào hệ điều hành mặc dù ... trong các hệ thống giống như Unix, hãy kiểm tra lệnh 'thời gian'.

Vì Python 2.7 có phương thức timedelta.total_seconds (). Vì vậy, để có được một phần nghìn giây trôi qua:

>>> import datetime
>>> a = datetime.datetime.now()
>>> b = datetime.datetime.now()
>>> delta = b - a
>>> print delta
0:00:05.077263
>>> int(delta.total_seconds() * 1000) # milliseconds
5077

Bạn có thể muốn sử dụng mô-đun thời gian thay thế.

Bạn cũng có thể sử dụng:

import time

start = time.clock()
do_something()
end = time.clock()
print "%.2gs" % (end-start)

Hoặc bạn có thể sử dụng các hồ sơ python .

Tôi biết điều này là muộn, nhưng tôi thực sự thích sử dụng:

import time
start = time.time()

##### your timed code here ... #####

print "Process time: " + (time.time() - start)

time.time()cung cấp cho bạn giây kể từ kỷ nguyên. Vì đây là thời gian chuẩn hóa tính bằng giây, bạn chỉ cần trừ thời gian bắt đầu từ thời gian kết thúc để có được thời gian xử lý (tính bằng giây). time.clock()là tốt cho điểm chuẩn, nhưng tôi đã thấy nó vô dụng nếu bạn muốn biết quá trình của bạn mất bao lâu. Ví dụ: nói "quá trình của tôi mất 10 giây" trực quan hơn nhiều so với nói "quá trình của tôi mất 10 đơn vị đồng hồ bộ xử lý"

>>> start = time.time(); sum([each**8.3 for each in range(1,100000)]) ; print (time.time() - start)
3.4001404476250935e+45
0.0637760162354
>>> start = time.clock(); sum([each**8.3 for each in range(1,100000)]) ; print (time.clock() - start)
3.4001404476250935e+45
0.05

Trong ví dụ đầu tiên ở trên, bạn được hiển thị thời gian 0,05 cho time.clock () so với 0,06377 cho time.time ()

>>> start = time.clock(); time.sleep(1) ; print "process time: " + (time.clock() - start)
process time: 0.0
>>> start = time.time(); time.sleep(1) ; print "process time: " + (time.time() - start)
process time: 1.00111794472

Trong ví dụ thứ hai, bằng cách nào đó thời gian của bộ xử lý hiển thị "0" mặc dù quá trình này đã ngủ trong một giây. time.time()hiển thị chính xác hơn 1 giây một chút.

Đoạn mã sau sẽ hiển thị thời gian ...

from datetime import datetime

tstart = datetime.now()

# code to speed test

tend = datetime.now()
print tend - tstart

Bạn chỉ có thể in sự khác biệt:

print tend - tstart

Tôi không phải là lập trình viên Python, nhưng tôi biết cách sử dụng Google và đây là những gì tôi tìm thấy: bạn sử dụng toán tử "-". Để hoàn thành mã của bạn:

from datetime import datetime

tstart = datetime.now()

# code to speed test

tend = datetime.now()
print tend - tstart

Ngoài ra, có vẻ như bạn có thể sử dụng hàm strftime () để định dạng phép tính thời gian để hiển thị thời gian tuy nhiên khiến bạn hài lòng.

time.time () / datetime rất tốt để sử dụng nhanh, nhưng không phải lúc nào cũng chính xác 100%. Vì lý do đó, tôi thích sử dụng một trong những trình mô tả lib std (đặc biệt là ảnh nóng) để tìm hiểu xem cái gì.

Bạn có thể muốn xem xét các mô-đun hồ sơ . Bạn sẽ hiểu rõ hơn về sự chậm chạp của bạn và phần lớn công việc của bạn sẽ được tự động hóa hoàn toàn.

Đây là một chức năng tùy chỉnh bắt chước các chức năng của Matlab / Octave tic toc.

Ví dụ sử dụng:

time_var = time_me(); # get a variable with the current timestamp

... run operation ...

time_me(time_var); # print the time difference (e.g. '5 seconds 821.12314 ms')

Chức năng :

def time_me(*arg):
    if len(arg) != 0: 
        elapsedTime = time.time() - arg[0];
        #print(elapsedTime);
        hours = math.floor(elapsedTime / (60*60))
        elapsedTime = elapsedTime - hours * (60*60);
        minutes = math.floor(elapsedTime / 60)
        elapsedTime = elapsedTime - minutes * (60);
        seconds = math.floor(elapsedTime);
        elapsedTime = elapsedTime - seconds;
        ms = elapsedTime * 1000;
        if(hours != 0):
            print ("%d hours %d minutes %d seconds" % (hours, minutes, seconds)) 
        elif(minutes != 0):
            print ("%d minutes %d seconds" % (minutes, seconds))
        else :
            print ("%d seconds %f ms" % (seconds, ms))
    else:
        #print ('does not exist. here you go.');
        return time.time()

Bạn có thể sử dụng timeit như thế này để kiểm tra tập lệnh có tên module.py

$ python -mtimeit -s 'import module'

Mũi tên: Ngày và giờ tốt hơn cho Python

import arrow
start_time = arrow.utcnow()
end_time = arrow.utcnow()
(end_time - start_time).total_seconds()  # senconds
(end_time - start_time).total_seconds() * 1000  # milliseconds