python记时函数的简单介绍

python怎么写计时器用面向对象和多向进程

timeit

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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.timeitfrom 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执行时间,执行1次：timeit('[i for i in range(10000)]', number=1)#看一个列表生成器的执行时间,执行10000次：timeit('[i for i in range(100) if i%2==0]', number=10000)

测试一个函数的执行时间：

from timeit import timeitdef func():

s = 0

for i in range(1000):

s += i print(s)# timeit(函数名_字符串，运行环境_字符串，number=运行次数)t = timeit('func()', 'from __main__ import func', number=1000)print(t)

此程序测试函数运行1000次的执行时间

repeat:

由于电脑永远都有其他程序也在占用着资源，你的程序不可能最高效的执行。所以一般都会进行多次试验，取最少的执行时间为真正的执行时间。

from timeit import repeatdef func():

s = 0

for i in range(1000):

s += i#repeat和timeit用法相似，多了一个repeat参数，表示重复测试的次数(可以不写，默认值为3.)，返回值为一个时间的列表。t = repeat('func()', 'from __main__ import func', number=100, repeat=5)print(t)

print(min(t))

python如何实现计时？

用python实现计时器功能，代码如下：

''' Simple Timing Function.

This function prints out a message with the elapsed time from the

previous call. It works with most Python 2.x platforms. The function

uses a simple trick to store a persistent variable (clock) without

using a global variable.

'''

import time

def dur( op=None, clock=[time.time()] ):

if op != None:

duration = time.time() - clock[0]

print '%s finished. Duration %.6f seconds.' % (op, duration)

clock[0] = time.time()

# Example

if __name__ == '__main__':

import array

dur() # Initialise the timing clock

opt1 = array.array('H')

for i in range(1000):

for n in range(1000):

opt1.append(n)

dur('Array from append')

opt2 = array.array('H')

seq = range(1000)

for i in range(1000):

opt2.extend(seq)

dur('Array from list extend')

opt3 = array.array('H')

seq = array.array('H', range(1000))

for i in range(1000):

opt3.extend(seq)

dur('Array from array extend')

# Output:

# Array from append finished. Duration 0.175320 seconds.

# Array from list extend finished. Duration 0.068974 seconds.

# Array from array extend finished. Duration 0.001394 seconds.

python怎么计时

定义在默认的计时器中，针对不同平台采用不同方式。在Windows上，time.clock()具有微秒精度，但是time.time()精度是1/60s。在Unix上，time.clock()有1/100s精度，而且time.time()精度远远更高。在另外的平台上，default_timer()测量的是墙上时钟时间，不是CPU时间。这意味着同一计算机的其他进程可能影响计时

def clock(func):

def clocked(*args, **kwargs):

t0 = timeit.default_timer()

result = func(*args, **kwargs)

elapsed = timeit.default_timer() - t0

name = func.__name__

arg_str = ', '.join(repr(arg) for arg in args)

print('[%0.8fs] %s(%s) - %r' % (elapsed, name, arg_str, result))

return result

return clocked

@clock

def run(seconds):

time.sleep(seconds)

return time

if __name__ == '__main__':

run(1)

本文为CSDN博主「FlyingPie」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，附上原文出处链接及声明。

原文链接：

参考资料：CSDN。

提升Python运行速度的5个小技巧

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Python 是世界上使用最广泛的编程语言之一。它是一种解释型高级通用编程语言，具有广泛的用途，几乎可以将其用于所有事物。其以简单的语法、优雅的代码和丰富的第三方库而闻名。python除了有很多优点外，但在速度上还有一个非常大的缺点。

虽然Python代码运行缓慢，但可以通过下面分享的5个小技巧提升Python运行速度！

首先，定义一个计时函数timeshow，通过简单的装饰，可以打印指定函数的运行时间。

这个函数在下面的例子中会被多次使用。

def timeshow(func): from time import time def newfunc(*arg, **kw): t1 = time() res = func(*arg, **kw) t2 = time() print(f"{func.__name__: 10} : {t2-t1:.6f} sec") return res return newfunc @timeshow def test_it(): print("hello pytip") test_it() 1. 选择合适的数据结构

使用正确的数据结构对python脚本的运行时间有显着影响。Python 有四种内置的数据结构：

列表 : List

元组 : Tuple

集合 : Set

字典 : Dictionary

但是，大多数开发人员在所有情况下都使用列表。这是不正确的做法，应该根据任务使用合适数据结构。

运行下面的代码，可以看到元组执行简单检索操作的速度比列表快。其中dis模块反汇编了一个函数的字节码，这有利于查看列表和元组之间的区别。

import dis def a(): data = [1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10] x =data[5] return x def b(): data = (1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10) x =data[5] return x print("-----:使用列表的机器码:------") dis.dis(a) print("-----:使用元组的机器码:------") dis.dis(b)

运行输出:

-----:使用列表的机器码:------

3 0 LOAD_CONST 1 (1)

2 LOAD_CONST 2 (2)

4 LOAD_CONST 3 (3)

6 LOAD_CONST 4 (4)

8 LOAD_CONST 5 (5)

10 LOAD_CONST 6 (6)

12 LOAD_CONST 7 (7)

14 LOAD_CONST 8 (8)

16 LOAD_CONST 9 (9)

18 LOAD_CONST 10 (10)

20 BUILD_LIST 10

22 STORE_FAST 0 (data)

4 24 LOAD_FAST 0 (data)

26 LOAD_CONST 5 (5)

28 BINARY_SUBSCR

30 STORE_FAST 1 (x)

5 32 LOAD_FAST 1 (x)

34 RETURN_VALUE

-----:使用元组的机器码:------

7 0 LOAD_CONST 1 ((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))

2 STORE_FAST 0 (data)

8 4 LOAD_FAST 0 (data)

6 LOAD_CONST 2 (5)

8 BINARY_SUBSCR

10 STORE_FAST 1 (x)

9 12 LOAD_FAST 1 (x)

14 RETURN_VALUE

看下列表的机器码，冗长而多余！

2. 善用强大的内置函数和第三方库

如果你正在使用python并且仍在自己编写一些通用函数(比如加法、减法)，那么是在侮辱python。 Python有大量的库和内置函数来帮助你不用编写这些函数。如果研究下，那么你会惊奇地发现几乎90%的问题已经有第三方包或内置函数来解决。

可以通过访问官方文档查看所有内置函数。你也可以在wiki python上找到更多使用内置函数的场景。

比如，现在我们想合并列表中的所有单词为一个句子，比较法自己编写和调用库函数的区别:

# ❌ 正常人能想到的方法 @timeshow def f1(list): s ="" for substring in list: s += substring return s # ✅ pythonic 的方法 @timeshow def f2(list): s = "".join(list) return s l = ["I", "Love", "Python"] * 1000 # 为了看到差异，我们把这个列表放大了 f1(l) f2(l)

运行输出:

f1 : 0.000227 sec

f2 : 0.000031 sec

3. 少用循环

用列表推导式代替循环

用迭代器代替循环

用 filter() 代替循环

减少循环次数，精确控制，不浪费CPU

## 返回n以内的可以被7整除的所有数字。 # ❌ 正常人能想到的方法: @timeshow def f_loop(n): L=[] for i in range(n): if i % 7 ==0: L.append(i) return L # ✅ 列表推导式 @timeshow def f_list(n): L = [i for i in range(n) if i % 7 == 0] return L # ✅ 迭代器 @timeshow def f_iter(n): L = (i for i in range(n) if i % 7 == 0) return L # ✅ 过滤器 @timeshow def f_filter(n): L = filter(lambda x: x % 7 == 0, range(n)) return L # ✅ 精确控制循环次数 @timeshow def f_mind(n): L = (i*7 for i in range(n//7)) return L n = 1_000_000 f_loop(n) f_list(n) f_iter(n) f_filter(n) f_mind(n)

输出为:

f_loop : 0.083017 sec

f_list : 0.056110 sec

f_iter : 0.000015 sec

f_filter : 0.000003 sec

f_mind : 0.000002 sec

谁快谁慢，一眼便知！

filter 配合 lambda 大法就是屌！！！

4. 避免循环重复计算

如果你有一个迭代器，必须用它的元素做一些耗时计算，比如匹配正则表达式。你应该将正则表达式模式定义在循环之外，因为最好只编译一次模式，而不是在循环的每次迭代中一次又一次地编译它。

只要有可能，就应该尝试在循环外进行尽可能多的运算，比如将函数计算分配给局部变量，然后在函数中使用它。

# ❌ 应改避免的方式： @timeshow def f_more(s): import re for i in s: m = re.search(r'a*[a-z]?c', i) # ✅ 更好的方式： @timeshow def f_less(s): import re regex = re.compile(r'a*[a-z]?c') for i in s: m = regex.search(i) s = ["abctestabc"] * 1_000 f_more(s) f_less(s)

输出为:

f_more : 0.001068 sec

f_less : 0.000365 sec

5. 少用内存、少用全局变量

内存占用是指程序运行时使用的内存量。为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量。

Python 访问局部变量比全局变量更有效。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量。一个在程序中定义过的全局变量会一直存在，直到整个程序编译完成，所以它一直占据着内存空间。另一方面，局部变量访问更快，且函数完成后即可回收。因此，使用多个局部变量比使用全局变量会更好。

# ❌ 应该避免的方式： message = "Line1\n" message += "Line2\n" message += "Line3\n" # ✅ 更好的方式： l = ["Line1","Line2","Line3"] message = '\n'.join(l) # ❌ 应该避免的方式： x = 5 y = 6 def add(): return x+y add() # ✅ 更好的方式： def add(): x = 5 y = 6 return x+y add()

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注的更多内容!

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