测试命令运行时间:timeit和profile
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")
t2=Timer("test2()","from __main__ import test2")
t3=Timer("test3()","from __main__ import test3")
print(t1.timeit(100000))
# 或者
# import timeit
# print(timeit.timeit('test1()',"from __main__ import test1",number=100000))
print(t2.timeit(10000))
print(t3.timeit(10000))
print(t1.repeat(3, 10000))
print(t2.repeat(3, 10000))
print(t3.repeat(3, 10000))
输出结果:
结果说明:
t1=Timer("test1()","from __main__ import test1")是创建一个对象。第一个参数是要执行的语句,第二个参数是为第一个参数语句构建环境的导入语句。 从内部讲, timeit 构建起一个独立的虚拟环境, 手工地执行建立语句,然后手工地编译和执行被计时语句。
t1.timeit(100000) 参数是一个测试里,将命令执行100000
t1.repeat(3, 10000)第一个参数表示测试几次,第二个参数表示每次测试中执行重复多少次。
详细参考:
http://blog.csdn.net/huludan/article/details/43935873
再说profile
def foo():
sum = 0
for i in range(10000000):
sum += i
return sum
if __name__ == "__main__":
import profile
profile.run("foo();foo()")
输出结果:
结果说明:
ncalls
|
函数的被调用次数
|
tottime
|
函数总计运行时间,除去函数中调用的函数运行时间
|
percall
|
函数运行一次的平均时间,等于tottime/ncalls
|
cumtime
|
函数总计运行时间,含调用的函数运行时间
|
percall
|
函数运行一次的平均时间,等于cumtime/ncalls
|
filename:lineno(function)
|
函数所在的文件名,函数的行号,函数名
|
详细参考:http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/1483728
测试命令运行时间:timeit和profile的更多相关文章
- Python的7种性能测试工具:timeit、profile、cProfile、line_profiler、memory_profiler、PyCharm图形化性能测试工具、objgraph
1.timeit: >>> import timeit >>> def fun(): ): a = i * i >>> timeit.timeit ...
- python__标准库 : 测试代码运行时间(timeit)
用 timeit.Timer.timeit() 方法来测试代码的运行时间: from timeit import Timer def t1(): li = [] ): li.append(i) def ...
- Python基础教程【读书笔记】 - 2016/7/31
希望通过博客园持续的更新,分享和记录Python基础知识到高级应用的点点滴滴! 第十波:第10章 充电时刻 Python语言的核心非常强大,同时还提供了更多值得一试的工具.Python的标准安装包括 ...
- windows和linux在建筑python集成开发环境IDE
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39854707 使用的系统及软件 Ubuntu / windows Python 2.7 / pytho ...
- Python丨Python 性能分析大全
虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点,大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求.但是,就算是用纯 Python 完成同一个任务,老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍,甚 ...
- 对于Python语音性能的一些个人见解
虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点,大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求.但是,就算是用纯 Python 完成同一个任务,老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍,甚 ...
- python高级编程:缓存
# -*- coding: utf-8 -*-__author__ = 'Administrator'#缓存"""对于运行代价很高的函数和方法结果,可以进行缓存,只要:1 ...
- Python神器 Jupyter Notebook
什么是Jupyter Notebook? 简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序.其可被应用于全过程计算:开发.文档编写.运行代码和展示结果. Jupyter Not ...
- Jupyter Notebook(推荐使用Anaconda安装)
一.Jupyter Notebook介绍 1.简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序.其可被应用于全过程计算:开发.文档编写.运行代码和展示结果. 简而言之,Jupy ...
随机推荐
- J2SE基础:8.系统经常使用类二
1:基础数据与封装类型之间的转型 A:基础数据类型--->封装类型(对象类型) Boolean boolean_1 = new Boolean(true); byte ---->Byte ...
- jQuery继承extend用法详解
/直接基于jQuery的扩展,判断是否为空 $.isBlank = function(obj){ return(typeof(obj)=='undefined'||obj==''||obj==nu ...
- C#一个关于委托和事件通俗易懂的例子
using System; namespace Test { public class 室友 { public delegate void 这是一个委托(); public void 起床晨跑去() ...
- UVA 1341 - Different Digits(数论)
UVA 1341 - Different Digits 题目链接 题意:给定一个正整数n.求一个kn使得kn上用的数字最少.假设同样,则输出值最小的 思路: 首先利用鸽笼原理证明最多须要2个数字去组成 ...
- PHP-007(转)
今天安装ecshop的时候最上面出现了一个错误提示:Strict Standards: Only variables should be passed by reference in F:\www.x ...
- hadoop基本认识
还是hadoop专有名词进行说明. Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce.还有yarn HDFS提供了海量数据的存储.(分布式文件系统) MapReduce提供了对数据的计算 ...
- RecyclerView的通用适配器,和滚动时不加载图片的封装
对于RecyclerView我们需要使用RecyclerAdapter,使用方式与ListViewAdapter类似,具体代码大家可以在网上搜索,这里就只教大家使用封装后的简洁RecyclerAdap ...
- 格式化输出%s和%S的区别
使用s时,printf是针对单字节字符的字符串,而wprintf是针对宽字符的 使用S时,正好相反,printf针对宽字符 CString中的format与printf类似,在unicode字符集的工 ...
- 15个常用GCC命令
GCC编译器非常强大 ,在各个发行的Linux系统中都非常流行,本文介绍的是一些常用的gcc编译选项 下面这段代码将回围绕整个文章: 编辑main.c如下. #include<stdio.h&g ...
- echarts实现柱状图分页展示
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title> ...