我們知道為了提高代碼的運(yùn)行速度，我們需要對(duì)書寫的python代碼進(jìn)行性能測(cè)試，而代碼性能的高低的直接反饋是電腦運(yùn)行代碼所需要的時(shí)間。

這里將介紹四種常用的測(cè)試代碼運(yùn)行速度的方法。

第一種

使用time模塊對(duì)代碼的運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，代碼如下：

import time


class Debug:
? ? def mainProgram(self):
? ? ? ? start_time = time.time()
? ? ? ? for i in range(100):
? ? ? ? ? ? print(i)
? ? ? ? end_time = time.time()
? ? ? ? print(f"the running time is: {end_time - start_time} s")
? ? ? ??

if __name__ == "__main__":
? ? main = Debug()
? ? main.mainProgram()

我們采用time 模塊給所要測(cè)試的代碼的前后加上時(shí)間戳，一個(gè)記為start_time，一個(gè)記作end_time，最后代碼塊的運(yùn)行時(shí)間為end_time-start_time，單位為s(秒)。

當(dāng)然在python中還有許多的記錄時(shí)間的模塊，這里不做過多討論，均類似于time模塊，實(shí)現(xiàn)思路上一致，代碼實(shí)現(xiàn)上大同小異。

第二種

使用IPython的Built-in magic commands,%time,代碼如下：

class Debug:
? ? def mainProgram(self):
? ? ? ? %time for i in range(100): print(i)
? ? ? ??

main = Debug()
main.mainProgram()
"""
Wall time: 1.99 ms
"""

這個(gè)類定義是可以去掉的，并不會(huì)影響最終的結(jié)果，%time 后面加上想要計(jì)算時(shí)間的代碼，然后編譯器就會(huì)在運(yùn)行后自動(dòng)給出所測(cè)試代碼的運(yùn)行時(shí)間，但是經(jīng)過測(cè)試，%time方法測(cè)出的時(shí)間并不準(zhǔn)確，時(shí)間波動(dòng)范圍非常大，這個(gè)是很好理解的，因?yàn)橛?jì)算機(jī)每時(shí)每刻都在處理一些進(jìn)程，也就是說計(jì)算機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)每時(shí)每刻都是不同的，所以在不同的時(shí)刻測(cè)試同一段代碼的運(yùn)行時(shí)間也會(huì)得到不同的結(jié)果。

第三種

用IPython的另一個(gè)Built-in magic commands,%timeit，使用方法類似于%time，代碼如下：

class Debug:
? ? def mainProgram(self):
? ? ? ? %timeit for i in range(100): print(i)
? ? ? ??

main = Debug()
main.mainProgram()
"""
8.53 ms ± 452 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
"""

我們可以看到得到的結(jié)果是：每個(gè)循環(huán)8.53 ms±452 µs（平均±標(biāo)準(zhǔn)偏差，共運(yùn)行7次，每個(gè)循環(huán)100個(gè)）%timeit相比于%time，%timeit會(huì)多次執(zhí)行測(cè)試代碼，并且會(huì)取它們運(yùn)行時(shí)間的平均值，并且還會(huì)計(jì)算出它們的標(biāo)準(zhǔn)差，因此這種計(jì)算方法計(jì)算的結(jié)果相對(duì)于使用%time執(zhí)行測(cè)試代碼一次是比較準(zhǔn)確的。

第四種

導(dǎo)入timeit模塊來計(jì)算代碼塊的執(zhí)行時(shí)間

import timeit


class Debug:
? ? def mainProgram(self):
? ? ? ? result = timeit.timeit(stmt="for i in range(100): print(i)", number=10)
? ? ? ? print(result)


main = Debug()
main.mainProgram()
"""
0.05363089999991644 s
"""

導(dǎo)入timeit模塊后使用timeit.timeit()來測(cè)試想要測(cè)試的代碼，并且代碼以string的形式進(jìn)行輸入，并且需要設(shè)定number值，設(shè)定測(cè)試的該段代碼需要執(zhí)行的次數(shù)，最終我們得到0.05363089999991644，單位是s(秒)，與內(nèi)置魔法方法%timeit方法不同的是雖然也是多次計(jì)算，但是最終獲取的時(shí)間是n次執(zhí)行代碼所需的總時(shí)間而不是執(zhí)行一次的時(shí)間。

至此，代碼的運(yùn)行速度測(cè)試方法的介紹暫時(shí)告一段落。

當(dāng)然，還有一種進(jìn)階操作可以用來測(cè)試腳本文件的性能，python 腳本性能分析(超鏈接點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn))。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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