python统计代码运行时间


  介绍一种比较常用的统计代码运行时间的方法。统计运行时间非常有意义,可以帮助我们优化程序代码,从而选择更优的方案。

 

python 3.8版本以下,使用time.clock():

# 导入time库
import time
# 代码开始运行
start = time.clock()

sum = 0
for i in range(1000):
    sum += i
print('sum = ', sum)

# 代码结束运行
end = time.clock()

# 计算运行时间,time.clock()返回单位为秒
print('运行时间为:{}秒'.format(end-start))
print('运行时间为:{}毫秒'.format((end-start) * 1000))

运行结果为:

python统计代码运行时间

 

python 3.8及以上,使用time.perf_counter():

  python3.8及以上版本,如果使用time.clock()方法来统计时间,会报错如下:

python统计代码运行时间

   我们通过查看time.clock()方法源码可以发现,python版本小于3.8,才支持time.clock()方法,3.8版本开始不支持time.clock()方法了,但调用时依然包含该方法,源码如下:

python统计代码运行时间

   所以python版本大于等于3.8时,我们可以使用time.perf_counter()方法来替换time.clock()方法,统计代码运行时间:

# 导入time库
import time
# 代码开始运行
start = time.perf_counter()

sum = 0
for i in range(1000):
    sum += i
print('sum = ', sum)

# 代码结束运行
end = time.perf_counter()

# 计算运行时间,单位为秒
print('运行时间为:{}秒'.format(end-start))

运行结果为:

python统计代码运行时间

原创文章,作者:jamestackk,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/276991.html

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