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在python里用time.time判斷函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間靠譜嗎

使用time.time來(lái)統(tǒng)計(jì)函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間，程序只會(huì)執(zhí)行一次，存在很大的隨機(jī)因素。

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timtit包就可以重復(fù)執(zhí)行函數(shù)多次，然后將多次執(zhí)行結(jié)果取平均值。相比起來(lái)更優(yōu)。

然而程序執(zhí)行時(shí)間很大程度還受計(jì)算機(jī)性能的影響，衡量程序好壞更靠譜的手段是計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度。

python函數(shù)深入淺出 16.time.sleep()函數(shù)詳解

time.sleep() 函數(shù)命名來(lái)源于英文單詞time(時(shí)間)和sleep(睡眠)。

time 是python帶的非內(nèi)置庫(kù)，使用時(shí)需要import,主要用于處理和時(shí)間相關(guān)的操作。

time.sleep用于給定時(shí)間內(nèi)掛起(等待)當(dāng)前線程的執(zhí)行。

time.sleep() 函數(shù)的例子：

可以注釋掉time.sleep(2)再運(yùn)行一次對(duì)比一下

可以看到雖然都是打印出一樣的結(jié)果，但time.sleep()加入了等待時(shí)間

這里還要解釋一下python中線程與進(jìn)程的區(qū)別。

舉個(gè)例子，廚房做菜看成是一個(gè)進(jìn)程，那么這個(gè)進(jìn)程下面就可能有多個(gè)人或一個(gè)人（cpu基本執(zhí)行單元，即線程）來(lái)執(zhí)行，多個(gè)人可以分別洗菜，刷碗，擺盤等等同時(shí)作業(yè)，他們又是共享這個(gè)廚房的資源的。每個(gè)人存在一定的資源競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，比如爐火只有1個(gè)。

這里time.sleep是針對(duì)線程執(zhí)行的，也就是其中一個(gè)人去sleep睡覺(jué)了，不影響其他人的繼續(xù)工作。

參數(shù)

該函數(shù)沒(méi)有返回值。

結(jié)果類似如下：

可以看到秒數(shù)相差了5

無(wú)

time.sleep()常用于推遲執(zhí)行的場(chǎng)景

在python中，與時(shí)間相關(guān)的模塊有：time，datetime以及calendar

對(duì)基礎(chǔ)運(yùn)行環(huán)境有疑問(wèn)的，推薦參考: python函數(shù)深入淺出 0.基礎(chǔ)篇

python 打印出函數(shù)執(zhí)行所用時(shí)間

使用timeit模塊，先介紹下：

timeit 模塊

timeit?模塊定義了接受兩個(gè)參數(shù)的?Timer?類。兩個(gè)參數(shù)都是字符串。 第一個(gè)參數(shù)是你要計(jì)時(shí)的語(yǔ)句或者函數(shù)。 傳遞給?Timer?的第二個(gè)參數(shù)是為第一個(gè)參數(shù)語(yǔ)句構(gòu)建環(huán)境的導(dǎo)入語(yǔ)句。 從內(nèi)部講，?timeit?構(gòu)建起一個(gè)獨(dú)立的虛擬環(huán)境， 手工地執(zhí)行建立語(yǔ)句，然后手工地編譯和執(zhí)行被計(jì)時(shí)語(yǔ)句。

一旦有了?Timer?對(duì)象，最簡(jiǎn)單的事就是調(diào)用?timeit()，它接受一個(gè)參數(shù)為每個(gè)測(cè)試中調(diào)用被計(jì)時(shí)語(yǔ)句的次數(shù)，默認(rèn)為一百萬(wàn)次；返回所耗費(fèi)的秒數(shù)。

Timer?對(duì)象的另一個(gè)主要方法是?repeat()， 它接受兩個(gè)可選參數(shù)。 第一個(gè)參數(shù)是重復(fù)整個(gè)測(cè)試的次數(shù)，第二個(gè)參數(shù)是每個(gè)測(cè)試中調(diào)用被計(jì)時(shí)語(yǔ)句的次數(shù)。 兩個(gè)參數(shù)都是可選的，它們的默認(rèn)值分別是?3?和?1000000。?repeat()?方法返回以秒記錄的每個(gè)測(cè)試循環(huán)的耗時(shí)列表。Python?有一個(gè)方便的?min?函數(shù)可以把輸入的列表返回成最小值，如： min(t.repeat(3, 1000000))

你可以在命令行使用?timeit?模塊來(lái)測(cè)試一個(gè)已存在的?Python?程序，而不需要修改代碼。

再給你個(gè)例子，你就知道怎么做了。

#?-*-?coding:?utf-8?-*-

#!/bin/env?python

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__':

from?timeit?import?Timer

t1=Timer("test1()","from?__main__?import?test1")

t2=Timer("test2()","from?__main__?import?test2")

t3=Timer("test3()","from?__main__?import?test3")

print?t1.timeit(1000000)

print?t2.timeit(1000000)

print?t3.timeit(1000000)

print?t1.repeat(3,1000000)

print?t2.repeat(3,1000000)

print?t3.repeat(3,1000000)

pythonmktime 函數(shù) 時(shí)區(qū)

這個(gè)問(wèn)題得分成幾個(gè)子問(wèn)題

1 數(shù)據(jù)庫(kù)本身的時(shí)區(qū)

2 數(shù)據(jù)庫(kù)里數(shù)據(jù)的時(shí)區(qū)

3 python代碼里的時(shí)區(qū)

首先對(duì)1你可以通過(guò)命令去設(shè)置數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)區(qū) 像mysql直接用sql語(yǔ)句就能設(shè)置

其次對(duì)2 在存儲(chǔ)時(shí)間時(shí)盡量用timestamp去存儲(chǔ) 這樣讀出來(lái)可以方便的轉(zhuǎn)成所需用的時(shí)區(qū)的時(shí)間

3 python自己的時(shí)區(qū) 比如你用datetime生成時(shí)間時(shí)需要每次都記得時(shí)區(qū)設(shè)置 在django和flask里設(shè)置好默認(rèn)時(shí)區(qū)

做好這三點(diǎn)才能保證程序和數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)的時(shí)區(qū)保持統(tǒng)一

7種檢測(cè)Python程序運(yùn)行時(shí)間、CPU和內(nèi)存占用的方法

1. 使用裝飾器來(lái)衡量函數(shù)執(zhí)行時(shí)間

有一個(gè)簡(jiǎn)單方法，那就是定義一個(gè)裝飾器來(lái)測(cè)量函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間，并輸出結(jié)果：

import time

from functoolsimport wraps

import random

def fn_timer(function):

@wraps(function)

def function_timer(*args, **kwargs):

? t0= time.time()

? result= function(*args, **kwargs)

? t1= time.time()

? print("Total time running %s: %s seconds" %

? ? ? (function.__name__, str(t1- t0))

)

? return result

return function_timer

@fn_timer

def random_sort(n):

return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

random_sort(2000000)

輸出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds

使用方式的話，就是在要監(jiān)控的函數(shù)定義上面加上 @fn_timer 就行了

或者

# 可監(jiān)控程序運(yùn)行時(shí)間

import time

import random

def clock(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

? ? start_time= time.time()

? ? result= func(*args, **kwargs)

? ? end_time= time.time()

? ? print("共耗時(shí): %s秒" % round(end_time- start_time, 5))

? ? return result

return wrapper

@clock

def random_sort(n):

return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

random_sort(2000000)

輸出結(jié)果：共耗時(shí): 0.65634秒

2. 使用timeit模塊

另一種方法是使用timeit模塊，用來(lái)計(jì)算平均時(shí)間消耗。

執(zhí)行下面的腳本可以運(yùn)行該模塊。

這里的timing_functions是Python腳本文件名稱。

在輸出的末尾，可以看到以下結(jié)果：4?loops, best of?5:?2.08?sec per loop

這表示測(cè)試了4次，平均每次測(cè)試重復(fù)5次，最好的測(cè)試結(jié)果是2.08秒。

如果不指定測(cè)試或重復(fù)次數(shù)，默認(rèn)值為10次測(cè)試，每次重復(fù)5次。

3. 使用Unix系統(tǒng)中的time命令

然而，裝飾器和timeit都是基于Python的。在外部環(huán)境測(cè)試Python時(shí)，unix time實(shí)用工具就非常有用。

運(yùn)行time實(shí)用工具：

輸出結(jié)果為：

Total?time running random_sort:?1.3931210041?seconds

real?1.49

user?1.40

sys?0.08

第一行來(lái)自預(yù)定義的裝飾器，其他三行為：

real表示的是執(zhí)行腳本的總時(shí)間

user表示的是執(zhí)行腳本消耗的CPU時(shí)間。

sys表示的是執(zhí)行內(nèi)核函數(shù)消耗的時(shí)間。

注意：根據(jù)維基百科的定義，內(nèi)核是一個(gè)計(jì)算機(jī)程序，用來(lái)管理軟件的輸入輸出，并將其翻譯成CPU和其他計(jì)算機(jī)中的電子設(shè)備能夠執(zhí)行的數(shù)據(jù)處理指令。

因此，Real執(zhí)行時(shí)間和User+Sys執(zhí)行時(shí)間的差就是消耗在輸入/輸出和系統(tǒng)執(zhí)行其他任務(wù)時(shí)消耗的時(shí)間。

4. 使用cProfile模塊

5. 使用line_profiler模塊

6. 使用memory_profiler模塊

7. 使用guppy包

Python測(cè)量程序運(yùn)行時(shí)間，time.time與time.clock

現(xiàn)象描述：

1、time.clock 在win系統(tǒng)和linux系統(tǒng)下對(duì)相同程序的計(jì)時(shí)結(jié)果不一致

2、到底應(yīng)該用什么時(shí)間計(jì)時(shí)？為什么用time.time與time.clock計(jì)時(shí)會(huì)有那么大的差異

在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域有多種時(shí)間。

第一種稱作CPU時(shí)間或執(zhí)行時(shí)間，用于測(cè)量在執(zhí)行一個(gè)程序時(shí)CPU所花費(fèi)的時(shí)間。第二種稱作掛鐘時(shí)間，測(cè)量執(zhí)行一個(gè)程序時(shí)的總時(shí)間。掛鐘時(shí)間也被稱作流逝時(shí)間或運(yùn)行時(shí)間。與CPU時(shí)間相比，掛鐘時(shí)間通常長(zhǎng)些，因?yàn)镃PU執(zhí)行測(cè)量的程序可能同時(shí)還在執(zhí)行其它程序的指令。

另一個(gè)重要概念是所謂的系統(tǒng)時(shí)間，由系統(tǒng)時(shí)鐘測(cè)量。系統(tǒng)時(shí)間表示計(jì)算機(jī)系統(tǒng)時(shí)間傳遞的概念。要記住系統(tǒng)時(shí)鐘是可以由操作系統(tǒng)修改的，就是修改系統(tǒng)時(shí)間。

在Unix系統(tǒng)上，time.time的作用與Windows相同，但time.clock的意義不同。

在Unix系統(tǒng)上，time.clock以秒為單位返回當(dāng)前處理器時(shí)間，例如，執(zhí)行當(dāng)前線程所花費(fèi)的CPU時(shí)間。而在Windows上，它是以秒為單位的返回自首次調(diào)用該函數(shù)以來(lái)所流逝的系統(tǒng)時(shí)間。

以我遇到的Ubuntu系統(tǒng)上運(yùn)行time.time和time.clock的例子：

time.time()顯示系統(tǒng)時(shí)間過(guò)去大概1秒，而time.clock()顯示花費(fèi)在當(dāng)前進(jìn)程上的CPU時(shí)間只有于1毫秒。

而win下time.time()和time.clock()顯示系統(tǒng)時(shí)間都是大致過(guò)去了1秒

在測(cè)量程序準(zhǔn)確性能時(shí)應(yīng)該使用哪一個(gè)呢？

這要視情況而定。如果程序運(yùn)行的系統(tǒng)能夠提供足夠的資源給程序，例如，一個(gè)運(yùn)行基于Python的web應(yīng)用程序的web服務(wù)器，則使用time.clock()來(lái)測(cè)量程序會(huì)更有意義，因這個(gè)web應(yīng)用程序可能是服務(wù)器上的主要程序 。如果程序運(yùn)行的系統(tǒng)上還同時(shí)運(yùn)行著其它大量程序，則使用time.time()進(jìn)行測(cè)量會(huì)更有意義。 如果不是這樣，就應(yīng)該使用基于掛鐘的計(jì)時(shí)器來(lái)測(cè)量程序的性能，因?yàn)檫@樣通常能反應(yīng)程序的環(huán)境。

放結(jié)論，一般情況下：

1、win用time.clock或time.time

2、linux 下用time.time? 或 datetime.datetime.now().timestamp()

【1】（重要）? ? Python測(cè)量時(shí)間，用time.time還是time.clock?

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