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
- MySQL(二)之服务管理与配置文件修改和连接MySQL
上一篇给大家介绍了怎么在linux和windows中安装mysql,本来是可以放在首页的,但是博客园说“安装配置类文件”不让放在首页.接下来给大家介绍一下在linux和windows下MySQL的一下 ...
- jpa动态分页查找
https://my.oschina.net/buwei/blog/172402 http://www.cnblogs.com/derry9005/p/6282571.html http://2560 ...
- android 沉浸式状态栏(像ios那样的状态栏与应用统一颜色样式)
这个特性是andorid4.4支持的,最少要api19才干够使用.以下介绍一下使用的方法,很得简单: 添加一个demo源代码: https://github.com/ws123/StatusDemo ...
- 用 python 抓取知乎指定回答下的视频
前言 现在知乎允许上传视频,奈何不能下载视频,好气哦,无奈之下研究一下了,然后撸了代码,方便下载视频保存. 接下来以 猫为什么一点也不怕蛇? 回答为例,分享一下整个下载过程. 调试一下 打开 F12, ...
- NopCommerce的定时任务分析和应用
NOP的定时任务也是群里听群友听说,我很少在WEB端做定时任务,所以尝鲜下,看看效果怎么样. 主要涉及到下面几个类和配置文件配置: web.config <configSections> ...
- 使用 MVVMLight 消息通知
欢迎阅读我的MVVMLight教程系列文章<关于 MVVMLight 设计模式系列> 在文章的其实我们就说了,MVVMLight的精华就是消息通知机制,设计的非常不错.这个东西在MVVML ...
- [转]ASP.NET MVC 5 - 给数据模型添加校验器
在本节中将会给Movie模型添加验证逻辑.并且确保这些验证规则在用户创建或编辑电影时被执行. 拒绝重复 DRY ASP.NET MVC 的核心设计信条之一是DRY: "不要重复自己(DRY ...
- day03<Java语言基础+>
Java语言基础(逻辑运算符的基本用法) Java语言基础(逻辑运算符&&和&的区别) Java语言基础(位运算符的基本用法1) Java语言基础(位异或运算符的特点及面试题) ...
- 高性能LAMP程序设计
高性能LAMP程序设计 原文地址: http://www.infoq.com/cn/presentations/fcq-high-performance-lamp-programming 演讲稿: h ...
- Eclipse+pydev解决中文显示和注释问题的方法大全
Eclipse+pydev解决中文显示和注释问题的方法大全 Eclipse的设置 window->preferences->general->editors->textedit ...