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  • 计算Python代码运行时间

    千次阅读 2018-04-12 11:18:55
    计算Python代码运行时间 使用time包中的time.time()方法可以进行时间的过去。 查看API文档(3.6.5),给出的解释如下所示: Return the time in seconds since the epoch as a floating point number. The ...

    计算Python代码运行时间

    使用time包中的time.time()方法可以进行时间的过去。

    查看API文档(3.6.5),给出的解释如下所示:

    Return the time in seconds since the epoch as a floating point number. The specific date of the epoch and the handling of leap seconds is platform dependent. On Windows and most Unix systems, the epoch is January 1, 1970, 00:00:00 (UTC) and leap seconds are not counted towards the time in seconds since the epoch. This is commonly referred to as Unix time. To find out what the epoch is on a given platform, look at gmtime(0).

    返回的就是从1970年1月1日到现在时间(秒)。

    可以在程序的开始和结尾,分别调用这个函数,取差值就是大致程序运行的时间。

    import time
    
    start = time.time()
    
    # func()
    
    end = time.time()
    
    print(end - start)

    输出的就是程序大致运行的时间,单位为秒。

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  • python 精确测量程序运行时间

    千次阅读 多人点赞 2019-06-13 14:17:24
    python下面有很多计算代码运行时间的方法。最常见的就是time.time()和time.clock()模块。但是有人会问哪一个最好呢?这里众说纷纭,但其实这两个都不是最好的。或者说,你不应该用他们两来测试代码块的运行时间。 ...

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    问题介绍

    在python下面有很多计算代码运行时间的方法。最常见的就是time.time()time.clock()模块。但是有人会问哪一个最好呢?这里众说纷纭,但其实这两个都不是最好的。或者说,你不应该用他们两来测试代码块的运行时间。
    因为在不同的系统下,这两个函数具有不同的精度和表现。具体可以参考:

    并且不同的python版本,推荐的方式也是不一样的。

    大概总结一下:

    • time.time()和time.clock()在windows和Lniux上具有不同的精度
    • 大多数时候,time.clock()都会更好。然而,如果你的代码包含在其他硬件(比如GPU)上运行的部分,time.clock()无法统计那部分时间。你只能使用time.time()
    • 任何时候,两个函数都会测量其它多余的不可避免的部分的时间,虽然time.time()更严重
    • 在python3.3之后,time.clock已经被抑制,推荐使用time.process_time() 或者 time.perf_counter() 取代。
    • python内置的timeit.default_timer()或根据不同的操作系统和python版本,选择最为合适的计时器。

    最终的答案

    请使用timeit.default_timer()来计算代码块的运行时间。该模块综合考虑操作系统、python版本选择精度最高的计时器,输出结果为秒。代码如下:

    from timeit import default_timer as timer
    
    tic = timer()
    # 待测试的代码
    toc = timer()
    
    print(toc - tic) # 输出的时间,秒为单位
    
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  • 1.导入模型 import time 2.记录开始时间 start =time.time() 3.运行程序 在这里放入任何你希望被计时的程序代码; 4.记录结束时间 end=time.time() 5.输出所用时间 print('Running time: %s ...

    一 基本步骤

    1.导入模型

    • import time

    2.记录开始时间

    • start =time.time()

    3.运行程序

    在这里放入任何你希望被计时的程序代码;

    4.记录结束时间

    • end=time.time()

    5.输出所用时间

    • print('Running time: %s Seconds'%(end-start))

    二 示例代码

    这里以一段很简单的累加程序围为例:

    import time
    start =time.time()
    
    # your pragrama
    sum=0
    for i in range(10000):
        sum=sum+i 
    #print(sum)
    
    end=time.time()
    print('Running time: %s Seconds'%(end-start))
    
    
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    背景

    在用python编写神经网络模型时,感觉模型训练的有点慢,于是想查看一下各个模块的运行时间,一直使用time.time,有点繁琐,因此想有没有可以直接一次性统计整个代码所有模块的运行时间的库,经过查找发现snakeviz库可以实现该功能。详细介绍请移步官网:https://jiffyclub.github.io/snakeviz/

    安装与使用

    安装很简单,直接使用pip安装即可:pip install snakeviz

    使用:
    首先执行你要查看的代码my_program.py

    python -m cProfile -o program.prof my_program.py
    

    执行完成,会在目录下生成program.prof文件,接着执行

    snakeviz program.prof
    

    即可,会在浏览器中生成下图:
    在这里插入图片描述
    鼠标移动到各矩形框上,就会在左边显示在什么文件中,哪部分代码,哪一行,运行了多长时间,占总时间的比例等等信息,非常全面。

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