Con la ayuda de una pequeña clase de conveniencia, puede medir el tiempo empleado en líneas con sangría como esta:
with CodeTimer():
line_to_measure()
another_line()
Que mostrará lo siguiente después de que las líneas sangradas terminen de ejecutarse:
Code block took: x.xxx ms
ACTUALIZACIÓN: ahora puede obtener la clase con pip install linetimer
y luego from linetimer import CodeTimer
. Vea este proyecto de GitHub .
El código de la clase anterior:
import timeit
class CodeTimer:
def __init__(self, name=None):
self.name = " '" + name + "'" if name else ''
def __enter__(self):
self.start = timeit.default_timer()
def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
self.took = (timeit.default_timer() - self.start) * 1000.0
print('Code block' + self.name + ' took: ' + str(self.took) + ' ms')
Luego, podría nombrar los bloques de código que desea medir:
with CodeTimer('loop 1'):
for i in range(100000):
pass
with CodeTimer('loop 2'):
for i in range(100000):
pass
Code block 'loop 1' took: 4.991 ms
Code block 'loop 2' took: 3.666 ms
Y anidarlos :
with CodeTimer('Outer'):
for i in range(100000):
pass
with CodeTimer('Inner'):
for i in range(100000):
pass
for i in range(100000):
pass
Code block 'Inner' took: 2.382 ms
Code block 'Outer' took: 10.466 ms
En cuanto a timeit.default_timer()
, utiliza el mejor temporizador según el sistema operativo y la versión de Python, consulte esta respuesta .
time.clock()
ytime.clock()
mide el tiempo de CPU en Unix, sino el tiempo de pared en Windows. Es mejor usarlotime.time()
donde el comportamiento no varía con el sistema operativo. stackoverflow.com/questions/85451/…