如何使用Pythons timeit来testing代码段的性能？
我有一个python脚本，它的工作原理就像它应该但我需要写的执行时间。 我GOOGLE了，我应该使用timeit但我似乎无法得到它的工作。
我的Python脚本如下所示：
import sys import getopt import timeit import random import os import re import ibm_db import time from string import maketrans myfile = open("results_update.txt", "a") for r in range(100): rannumber = random.randint(0, 100) update = "update TABLE set val = %i where MyCount >= '2010' and MyCount < '2012' and number = '250'" % rannumber #print rannumber conn = ibm_db.pconnect("dsn=myDB","usrname","secretPWD") for r in range(5): print "Run %s\n" % r ibm_db.execute(query_stmt) query_stmt = ibm_db.prepare(conn, update) myfile.close() ibm_db.close(conn)
我需要什么时间执行查询并写入文件“results_update.txt”。 目的是用不同的索引和调整机制来testing我的数据库的更新语句。
你可以在你想要的时间块的前后使用time.time或time.clock
import time t0 = time.time() code_block t1 = time.time() total = t1-t0
这个方法并不像timeit那么精确（它不是平均几次运行），但是它很直接。
time.time（）（在windows和linux中）和time.clock（在linux中）对于快速函数没有足够的分辨率（总共= 0）。 在这种情况下，或者如果你想平均经过几次运行的时间，你必须手动调用函数多次（因为我认为你已经在你做的例子代码和时间会自动设置其数字参数）
import time def myfast(): code n = 10000 t0 = time.time() for i in range(n): myfast() t1 = time.time() total_n = t1-t0
正如Corey在评论中所说的那样，time.clock（）具有更高的精度（微秒而不是秒），并且必须优先于time.time（）。
除了时间之外，你显示的代码是不正确的：你执行100个连接（完全忽略除最后一个以外的所有连接），然后当你执行第一次执行调用时，将一个局部variablesquery_stmt传递给执行呼叫。
首先，让你的代码正确，而不必担心时间安排问题：例如，一个函数可以build立或者接收一个连接，然后在这个连接上执行100或者500或者任意数量的更新，然后closures连接。 一旦你的代码正确工作，正确的点在timeit考虑使用timeit ！
具体来说，如果你想要的时间函数是一个没有参数的函数，那么可以使用timeit.timeit （2.6或更高版本 – 它在2.5和之前更复杂）：
timeit.timeit('foobar()', number=1000)
你最好指定运行次数，因为你的用例的默认值，一百万，可能会很高（导致花费大量的时间在这个代码;-)。
如果你正在分析你的代码，并可以使用IPython，它具有神奇的function%timeit 。
%%timeit在单元上运行。
In [2]: %timeit cos(3.14) 10000000 loops, best of 3: 160 ns per loop In [3]: %%timeit ...: cos(3.14) ...: x = 2 + 3 ...: 10000000 loops, best of 3: 196 ns per loop
专注于一个具体的事情 。 磁盘I / O速度很慢，所以如果你要调整数据库查询的话，我会把它从testing中解脱出来。
如果您需要定时执行数据库，则需要查找数据库工具，例如查询查询计划，并注意性能不仅因查询的准确性和您拥有的索引而异，而且与数据负载（数据量有多less你已经存储）。
这就是说，你可以简单地把你的代码放在一个函数中，并用timeit.timeit()运行该函数：
def function_to_repeat(): # ... duration = timeit.timeit(function_to_repeat, number=1000)
这将禁用垃圾收集，重复调用function_to_repeat()函数，并使用timeit.default_timer()函数计算这些调用的总持续时间， timeit.default_timer()是您的特定平台最准确的时钟。
您应该将设置代码移出重复function; 例如，您应该首先连接到数据库，然后仅查询查询。 使用setup参数来导入或创build这些依赖关系，并将它们传递给你的函数：
def function_to_repeat(var1, var2): # ... duration = timeit.timeit( 'function_to_repeat(var1, var2)', 'from __main__ import function_to_repeat, var1, var2', number=1000)
会从脚本中获取全局function_to_repeat ， var1和var2 ，并将其每次重复传递给函数。
我看到这个问题已经被回答了，但是还是要加我的2分钱。
我也面临类似的情况，我必须testing几种方法的执行时间，因此写了一个小脚本，它调用写在其中的所有函数的timeit。
脚本也可以作为github的要点在这里 。
希望它会帮助你和其他人。
from random import random import types def list_without_comprehension(): l = [] for i in xrange(1000): l.append(int(random()*100 % 100)) return l def list_with_comprehension(): # 1K random numbers between 0 to 100 l = [int(random()*100 % 100) for _ in xrange(1000)] return l # operations on list_without_comprehension def sort_list_without_comprehension(): list_without_comprehension().sort() def reverse_sort_list_without_comprehension(): list_without_comprehension().sort(reverse=True) def sorted_list_without_comprehension(): sorted(list_without_comprehension()) # operations on list_with_comprehension def sort_list_with_comprehension(): list_with_comprehension().sort() def reverse_sort_list_with_comprehension(): list_with_comprehension().sort(reverse=True) def sorted_list_with_comprehension(): sorted(list_with_comprehension()) def main(): objs = globals() funcs = [] f = open("timeit_demo.sh", "w+") for objname in objs: if objname != 'main' and type(objs[objname]) == types.FunctionType: funcs.append(objname) funcs.sort() for func in funcs: f.write('''echo "Timing: %(funcname)s" python -m timeit "import timeit_demo; timeit_demo.%(funcname)s();"\n\n echo "------------------------------------------------------------" ''' % dict( funcname = func, ) ) f.close() if __name__ == "__main__": main() from os import system #Works only for *nix platforms system("/bin/bash timeit_demo.sh") #un-comment below for windows #system("cmd timeit_demo.sh")
