Teste de velocidade do Python - Diferença de tempo - milissegundos

Qual é a maneira correta de comparar duas vezes no Python para acelerar o teste de uma seção do código? Eu tentei ler os documentos da API. Não sei se entendi a coisa do timedelta.

Até agora eu tenho este código:

from datetime import datetime

tstart = datetime.now()
print t1

# code to speed test

tend = datetime.now()
print t2
# what am I missing?
# I'd like to print the time diff here

datetime.timedelta é apenas a diferença entre duas datas ... então é como um período de tempo, em dias / segundos / microssegundos

>>> import datetime
>>> a = datetime.datetime.now()
>>> b = datetime.datetime.now()
>>> c = b - a

>>> c
datetime.timedelta(0, 4, 316543)
>>> c.days
0
>>> c.seconds
4
>>> c.microseconds
316543

Esteja ciente de que c.microsecondsapenas retorna a parte de microssegundos da timedelta! Para fins de tempo, use sempre c.total_seconds().

Você pode fazer todo tipo de matemática com datetime.timedelta, por exemplo:

>>> c / 10
datetime.timedelta(0, 0, 431654)

Pode ser mais útil observar o tempo da CPU em vez do tempo do relógio de parede ... embora isso seja dependente do sistema operacional ... em sistemas do tipo Unix, verifique o comando 'time'.

Desde o Python 2.7, existe o método timedelta.total_seconds (). Portanto, para obter os milissegundos decorridos:

>>> import datetime
>>> a = datetime.datetime.now()
>>> b = datetime.datetime.now()
>>> delta = b - a
>>> print delta
0:00:05.077263
>>> int(delta.total_seconds() * 1000) # milliseconds
5077

Você pode querer usar o módulo timeit .

Você também pode usar:

import time

start = time.clock()
do_something()
end = time.clock()
print "%.2gs" % (end-start)

Ou você pode usar os criadores de perfil python .

Eu sei que é tarde, mas eu realmente gosto de usar:

import time
start = time.time()

##### your timed code here ... #####

print "Process time: " + (time.time() - start)

time.time()dá-lhe segundos desde a época. Como esse é um tempo padronizado em segundos, você pode simplesmente subtrair o horário inicial do horário final para obter o tempo do processo (em segundos). time.clock()é bom para o benchmarking, mas achei inútil se você quiser saber quanto tempo levou o processo. Por exemplo, é muito mais intuitivo dizer "meu processo leva 10 segundos" do que dizer "meu processo leva 10 unidades de clock do processador"

>>> start = time.time(); sum([each**8.3 for each in range(1,100000)]) ; print (time.time() - start)
3.4001404476250935e+45
0.0637760162354
>>> start = time.clock(); sum([each**8.3 for each in range(1,100000)]) ; print (time.clock() - start)
3.4001404476250935e+45
0.05

No primeiro exemplo acima, é mostrado um tempo de 0,05 para time.clock () vs 0,06377 para time.time ()

>>> start = time.clock(); time.sleep(1) ; print "process time: " + (time.clock() - start)
process time: 0.0
>>> start = time.time(); time.sleep(1) ; print "process time: " + (time.time() - start)
process time: 1.00111794472

No segundo exemplo, de alguma forma, o tempo do processador mostra "0", mesmo que o processo tenha dormido por um segundo. time.time()mostra corretamente um pouco mais de 1 segundo.

O código a seguir deve exibir o tempo detalhado ...

from datetime import datetime

tstart = datetime.now()

# code to speed test

tend = datetime.now()
print tend - tstart

Você pode simplesmente imprimir a diferença:

print tend - tstart

Eu não sou um programador Python, mas sei como usar o Google e eis o que encontrei: você usa o operador "-". Para completar seu código:

from datetime import datetime

tstart = datetime.now()

# code to speed test

tend = datetime.now()
print tend - tstart

Além disso, parece que você pode usar a função strftime () para formatar o cálculo do intervalo de tempo para renderizar o horário, no entanto, o deixa feliz.

time.time () / datetime é bom para uso rápido, mas nem sempre é 100% preciso. Por esse motivo, gosto de usar um dos criadores de perfil std lib (especialmente o hotshot) para descobrir o que é o quê.

Você pode querer examinar os módulos de perfil . Você obterá uma melhor leitura de onde estão suas lentidão e grande parte do seu trabalho será totalmente automatizada.

Aqui está uma função personalizada que imita as funções do Matlab / Octave tic toc.

Exemplo de uso:

time_var = time_me(); # get a variable with the current timestamp

... run operation ...

time_me(time_var); # print the time difference (e.g. '5 seconds 821.12314 ms')

Função:

def time_me(*arg):
    if len(arg) != 0: 
        elapsedTime = time.time() - arg[0];
        #print(elapsedTime);
        hours = math.floor(elapsedTime / (60*60))
        elapsedTime = elapsedTime - hours * (60*60);
        minutes = math.floor(elapsedTime / 60)
        elapsedTime = elapsedTime - minutes * (60);
        seconds = math.floor(elapsedTime);
        elapsedTime = elapsedTime - seconds;
        ms = elapsedTime * 1000;
        if(hours != 0):
            print ("%d hours %d minutes %d seconds" % (hours, minutes, seconds)) 
        elif(minutes != 0):
            print ("%d minutes %d seconds" % (minutes, seconds))
        else :
            print ("%d seconds %f ms" % (seconds, ms))
    else:
        #print ('does not exist. here you go.');
        return time.time()

Você pode usar timeit como este para testar um script chamado module.py

$ python -mtimeit -s 'import module'

Arrow: Melhores datas e horários para Python

import arrow
start_time = arrow.utcnow()
end_time = arrow.utcnow()
(end_time - start_time).total_seconds()  # senconds
(end_time - start_time).total_seconds() * 1000  # milliseconds