准确地测量python函数占用的时间
我需要测量程序的某些部分的时间（不是用于debugging，而是作为输出中的一个function）。 精确度很重要，因为总时间只有一秒钟的几分之一。
当我遇到timeit时，我将使用时间模块 ，它声称避免了一些测量执行时间的常见陷阱 。 不幸的是，它有一个糟糕的界面，把一个string作为input，然后eval的。
那么，我是否需要使用这个模块来准确地测量时间，还是将时间足够？ 它指的是什么陷阱？
谢谢
根据Python 文档，它与不同操作系统中的时间函数的精度有关：
默认的定时器function是平台相关的。 在Windows上，time.clock（）的粒度是微秒，但time.time（）的粒度是1/60秒。 在Unix上，time.clock（）具有1/100秒的粒度，而time.time（）更精确。 在任一平台上，默认的定时器function都是测量挂钟时间，而不是CPU时间。 这意味着运行在同一台计算机上的其他进程可能会干扰计时…在Unix上，可以使用time.clock（）来测量CPU时间。
从timeit.py的代码直接拉：
if sys.platform == "win32": # On Windows, the best timer is time.clock() default_timer = time.clock else: # On most other platforms the best timer is time.time() default_timer = time.time
此外，它直接处理为您设置运行时代码。 如果你使用时间，你必须自己做。 这当然可以节省您的时间
Timeit的设置：
def inner(_it, _timer): #Your setup code %(setup)s _t0 = _timer() for _i in _it: #The code you want to time %(stmt)s _t1 = _timer() return _t1 - _t0
编辑，只有Python 3：
从Python 3.3开始，您可以使用time.perf_counter() （系统范围的时间）或time.process_time() （过程范围的时间），就像使用time.clock() ：
from time import process_time t = process_time() #do some stuff elapsed_time = process_time() - t
新的函数process_time将不包括睡眠时间。
你可以build立一个时间上下文（见PEP 343 ）来很容易地测量代码块。
from __future__ import with_statement import time class Timer(object): def __enter__(self): self.__start = time.time() def __exit__(self, type, value, traceback): # Error handling here self.__finish = time.time() def duration_in_seconds(self): return self.__finish - self.__start timer = Timer() with timer: # Whatever you want to measure goes here time.sleep(2) print timer.duration_in_seconds()
timeit模块看起来像是devise用于执行algorithm的性能testing，而不是简单地监视应用程序。 你最好的select是使用时间模块，在你感兴趣的段的开始和结束处调用time.time() ，然后减去这两个数字。 请注意，您获得的数字可能比系统计时器的实际分辨率还要多得多。
你有没有审查function提供的configuration文件或cProfile？
http://docs.python.org/library/profile.html
这提供了比打印函数调用之前和之后的时间更详细的信息。 也许值得一看…
我也因时间的可怕接口而烦恼，所以我为此做了一个图书馆，检查它的微不足道的使用
from pythonbenchmark import compare, measure import time a,b,c,d,e = 10,10,10,10,10 something = [a,b,c,d,e] def myFunction(something): time.sleep(0.4) def myOptimizedFunction(something): time.sleep(0.2) # comparing test compare(myFunction, myOptimizedFunction, 10, input) # without input compare(myFunction, myOptimizedFunction, 100)
文档还提到time.clock（）和time.time（）根据平台具有不同的分辨率。 在Unix上，time.clock（）测量CPU时间，而不是挂钟时间。
timeit还会在运行testing时禁用垃圾收集，这可能不是您想要的生产代码。
我发现time.time（）足以满足大多数目的。
从Python 2.6开始，不再限制inputstring。 引用文档 ：
在版本2.6中更改：stmt和setup参数现在也可以使用无参数可调用的对象。 这将在一个定时器函数中embedded对它们的调用，然后由timeit（）执行。 请注意，由于额外的函数调用，在这种情况下计时开销稍大。
