time  模块,理解容易 import time time_start = time.time() time_end = time.time() time_use = time_end - time_start 或者 time_start =time.clock() time_use = time.clock()  # 第2次调用clock()返回的是与第1次调用时的时间间隔 timeit模块 from timeit import timer t1 = timer("test1function

Table of Contents 1. timeit的功能和用法 2. 其它 3. 参考资料 timeit的功能和用法 timeit 模块提供了测试一小段代码运行时间的功能.我前面有一篇文章用它来测试定义 __slots__ 对对象访问速度的提升情况,参见这里 . 官方文档 上有下面这样的使用例子: # 从命令行调用 python -m timeit '"-".join([str(n) for n in range(100)])' # 从REPL调用 >>> imp

import timeitt1 = timeit.timeit('sum(x*x for x in xrange(10000))',number = 10000) print t1

timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, number=1000000) stmt:statement,即使要执行的东西 setup:赋值予stmt中某些不明确的变量对象,如果stmt已经足够明确了,那就可以省略 timer: number:运行的次数 e.g1:setup是如何用的 >>> import timeit >>> timeit.timeit('char in

其实平时使用测试应用运行时间的情况 细算一下还真的很少.很久没有做性能优化的工作,不管是cProfile还是timeit模块都已经生疏了很久没有使用,我在以前的文章里面有提到过cPfile的性能测试使用,但是一直没有使用过这个更轻量级的运行时间测量库进行过仔细实践总结,今天就来总结一下. 从最简单的例子开始,比如我们想测试一个列表推导式究竟要比正常写for快多少. import timeit foooo = """ sum = [] for i in range(1000):

from timeit from time import clock start = clock() # 此处填写需要运行的函数 end = clock() print(end - start)

算法是计算机处理信息的本质,因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务.一般地,当算法在处理信息时,会从输入设备或数据的存储地址读取数据,把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用. 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想. 一道题引入如果 a+b+c=1000,且 a^2+b^2=c^2(a,b,c 为自然数),如何求出所有a.b.c可能的组合? 解决思路1: import time start_time = time.time() # 注意是三重循环 for

想测试一行代码的运行时间,在python中比较方便,可以直接使用timeit: >>> import timeit #执行命令 >>> t2 = timeit.Timer('x=range(1000)') #显示时间 >>> t2.timeit() 10.620039563513103 #执行命令 >>> t1 = timeit.Timer('sum(x)', 'x = (i for i in range(1000))') #显示时间

timeit模块timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度. class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>)Timer是测量小段代码执行速度的类. stmt参数是要测试的代码语句(statment): setup参数是运行代码时需要的设置: timer参数是一个定时器函数,与平台有关. timeit.Timer.timeit(number=1000000)Timer类中测试语句执行速度

timeit模块提供了一种简便的方法来为Python中的小块代码进行计时. 模块调用函数,stmp为要测试的函数,setup为测试环境,number为运行次数 timeit.timeit(stmt=) 在脚本文件中的简单用法: # 要测试的函数def fun(params): [x for x in range(params)] import timeit default_number = 10000# 测试环境 setup = """ from __main__ impor

python中有两种方法判断一个数是不是偶数或者奇数: In [29]: 3&1 Out[29]: 1 In [30]: 3%2 Out[30]: 1 In [31]: 4&1 Out[31]: 0 In [32]: 4%2 Out[32]: 0 当不知道 采用 % 或 & 哪种 判断 奇偶的方法运行效率更高的时候 利用python timeit来测定 二进制与操作&1判断偶奇数: def test1(x): for r in range(1,x): if r&1:

python中的计时器:timeit timeit 通常在一段程序的前后都用上time.time(),然后进行相减就可以得到一段程序的运行时间,不过python提供了更强大的计时库:timeit #导入timeit.timeit from timeit import timeit #看执行1000000次x=1的时间: timeit('x=1') #看x=1的执行时间,执行1次(number可以省略,默认值为1000000): timeit('x=1', number=1) #看一个列表生成器的

Python3中的timeit模块可以用来测试小段代码的运行时间 其中主要通过两个函数来实现:timeit和repeat,代码如下: def timeit(stmt="pass", setup="pass", timer=default_timer, number=default_number, globals=None): """Convenience function to create Timer object and call

//有时候,我们想知道一个函数的计算耗时,那么,你可以用timeit //test.py 1 import timeit 2 3 def func(): 4         s = 0 5         for i in range(1000): 6                 s += i 7         pass 8 9 def test_range(n): 10         for i in range(n): 11                 pass 12 13 de

timeit模块 timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度. class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>) Timer是测量小段代码执行速度的类. stmt参数是要测试的代码语句(statement): setup参数是运行代码时需要的设置: timer参数是一个定时器函数,与平台有关. timeit.Timer.timeit(number=1000000) Timer类中测试语句

前言 我们可以通过查看程序核心算法的代码,得知核心算法的渐进上界或者下界,从而大概估计出程序在运行时的效率,但是这并不够直观,也不一定十分靠谱(在整体程序中仍有一些不可忽略的运行细节在估计时被忽略了),因此在实际评测程序时我们还是需要实际的考量程序的运行时间和瓶颈,最好具体到执行一段代码多少次,执行一段代码花了多少时间,幸好的是Python自带了许多有用的工具,可以帮助我们实现这些要求,下面是一些我在学习中记录的笔记,从简单到复杂介绍了python性能分析的方法,希望我的笔记能帮到您. 注:写作

1.timeit模块:代码事件测量模块 timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度. class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>) Timer是测量小段代码执行速度的类. stmt参数是要测试的代码语句(statment): setup参数是运行代码时需要的设置: timer参数是一个定时器函数,与平台有关. timeit.Timer.timeit(number=1000000) T

timeit使用 def f1(lIn): l1 = sorted(lIn) # O(nlogn) C语言的 l2 = [i for i in l1 if i<0.5] # O(n) return [i*i for i in l2] # O(k) def f2(lIn): l1 = [i for i in lIn if i<0.5] # O(n) l2 = sorted(l1) # O(klogk) C语言的 return [i*i for i in l2] # O(k) def f3(lIn

先说timeit from timeit import Timer def test1(): n=0 for i in range(101): n+=i return n def test2(): return sum(range(101)) def test3(): return sum(x for x in range(101)) if __name__=='__main__': t1=Timer("test1()","from __main__ import test1

python中的计时器:timeit timeit 通常在一段程序的前后都用上time.time(),然后进行相减就可以得到一段程序的运行时间,不过python提供了更强大的计时库:timeit #导入timeit.timeit from timeit import timeit #看执行1000000次x=1的时间: timeit('x=1') #看x=1的执行时间,执行1次(number可以省略,默认值为1000000): timeit('x=1', number=1) #看一个列表生成器的