简单介绍python中的代码运行时间获取方式

共计 1731 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。

我们知道为了提高代码的运行速度，我们需要对书写的 python 代码进行性能测试，而代码性能的高低的直接反馈是电脑运行代码所需要的时间。

这里将介绍四种常用的测试代码运行速度的方法。

使用 time 模块对代码的运行时间进行统计，代码如下：

import time
  
class Debug:
    def mainProgram(self):
        start_time = time.time()
        for i in range(100):
            print(i)
        end_time = time.time()
        print(f"the running time is: {end_time - start_time} s")
          
if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()

我们采用 time 模块给所要测试的代码的前后加上时间戳，一个记为 start_time，一个记作 end_time，最后代码块的运行时间为 end_time-start_time，单位为 s(秒)。

当然在 python 中还有许多的记录时间的模块，这里不做过多讨论，均类似于 time 模块，实现思路上一致，代码实现上大同小异。

使用 IPython 的 Built-in magic commands,%time, 代码如下：

class Debug:
    def mainProgram(self):
        %time for i in range(100): print(i)
          
main = Debug()
main.mainProgram()
"""Wall time: 1.99 ms"""

这个类定义是可以去掉的，并不会影响最终的结果，%time 后面加上想要计算时间的代码，然后编译器就会在运行后自动给出所测试代码的运行时间，但是经过测试，%time 方法测出的时间并不准确，时间波动范围非常大，这个是很好理解的，因为计算机每时每刻都在处理一些进程，也就是说计算机的运行状态每时每刻都是不同的，所以在不同的时刻测试同一段代码的运行时间也会得到不同的结果。

用 IPython 的另一个 Built-in magic commands,%timeit，使用方法类似于 %time，代码如下：

class Debug:
    def mainProgram(self):
        %timeit for i in range(100): print(i)
          
main = Debug()
main.mainProgram()
"""8.53 ms ± 452 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)"""

我们可以看到得到的结果是：每个循环 8.53 ms±452 µs（平均±标准偏差，共运行 7 次，每个循环 100 个）%timeit 相比于 %time，%timeit 会多次执行测试代码，并且会取它们运行时间的平均值，并且还会计算出它们的标准差，因此这种计算方法计算的结果相对于使用 %time 执行测试代码一次是比较准确的。

导入 timeit 模块来计算代码块的执行时间

import timeit
  
class Debug:
    def mainProgram(self):
        result = timeit.timeit(stmt="for i in range(100): print(i)", number=10)
        print(result)
  
main = Debug()
main.mainProgram()
"""0.05363089999991644 s"""

导入 timeit 模块后使用 timeit.timeit() 来测试想要测试的代码，并且代码以 string 的形式进行输入，并且需要设定 number 值，设定测试的该段代码需要执行的次数，最终我们得到 0.05363089999991644，单位是 s( 秒)，与内置魔法方法 %timeit 方法不同的是虽然也是多次计算，但是最终获取的时间是 n 次执行代码所需的总时间而不是执行一次的时间。

至此，代码的运行速度测试方法的介绍暂时告一段落。

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