timeit与时间装饰器
我正在尝试一些代码。 首先我使用了定时装饰器：
#!/usr/bin/env python import time from itertools import izip from random import shuffle def timing_val(func): def wrapper(*arg, **kw): '''source: http://www.daniweb.com/code/snippet368.html''' t1 = time.time() res = func(*arg, **kw) t2 = time.time() return (t2 - t1), res, func.__name__ return wrapper @timing_val def time_izip(alist, n): i = iter(alist) return [x for x in izip(*[i] * n)] @timing_val def time_indexing(alist, n): return [alist[i:i + n] for i in range(0, len(alist), n)] func_list = [locals()[key] for key in locals().keys() if callable(locals()[key]) and key.startswith('time')] shuffle(func_list) # Shuffle, just in case the order matters alist = range(1000000) times = [] for f in func_list: times.append(f(alist, 31)) times.sort(key=lambda x: x[0]) for (time, result, func_name) in times: print '%s took %0.3fms.' % (func_name, time * 1000.) 产量
% test.py time_indexing took 73.230ms. time_izip took 122.057ms.
在这里我使用timeit：
% python - m timeit - s '' 'alist=range(1000000);[alist[i:i+31] for i in range(0, len(alist), 31)]' 10 loops, best of 3: 64 msec per loop % python - m timeit - s 'from itertools import izip' 'alist=range(1000000);i=iter(alist);[x for x in izip(*[i]*31)]' 10 loops, best of 3: 66.5 msec per loop
使用timeit结果几乎是一样的，但是使用定时装饰器， time_indexing比time_izip快。
这个区别是什么造成的？
任何一种方法都应该相信？
如果是这样，哪个？
使用时间。 不止一次地运行testing给了我更好的结果。
func_list=[locals()[key] for key in locals().keys() if callable(locals()[key]) and key.startswith('time')] alist=range(1000000) times=[] for f in func_list: n = 10 times.append( min( t for t,_,_ in (f(alist,31) for i in range(n)))) for (time,func_name) in zip(times, func_list): print '%s took %0.3fms.' % (func_name, time*1000.)
– >
<function wrapper at 0x01FCB5F0> took 39.000ms. <function wrapper at 0x01FCB670> took 41.000ms.
使用从functools包装改善马特·阿尔科克的答案。
from functools import wraps from time import time def timing(f): @wraps(f) def wrap(*args, **kw): ts = time() result = f(*args, **kw) te = time() print 'func:%r args:[%r, %r] took: %2.4f sec' % \ (f.__name__, args, kw, te-ts) return result return wrap
在一个例子中：
@timing def f(a): for _ in range(a): i = 0 return -1
用@timing包装调用方法f ：
func:'f' args:[(100000000,), {}] took: 14.2240 sec f(100000000)
这样做的好处是它保留了原始function的属性; 也就是说，像函数名和docstring这样的元数据在返回的函数中被正确地保存了。
我会使用定时装饰器，因为您可以使用批注来散布代码周围的时间，而不是使您的代码与时序逻辑混乱。
import time def timeit(f): def timed(*args, **kw): ts = time.time() result = f(*args, **kw) te = time.time() print 'func:%r args:[%r, %r] took: %2.4f sec' % \ (f.__name__, args, kw, te-ts) return result return timed
使用装饰器很容易使用注释。
@timeit def compute_magic(n): #function definition #....
或者重新定义你想要的function。
compute_magic = timeit(compute_magic)
我厌倦了from __main__ import foo ，现在使用这个 – 为简单的参数，％r工作，而不是在Ipython。
（为什么timeit只适用于string，而不是thunk / closures，即timefunc（f，任意参数）？）
import timeit def timef( funcname, *args, **kwargs ): """ timeit a func with args, eg for window in ( 3, 31, 63, 127, 255 ): timef( "filter", window, 0 ) This doesn't work in ipython; see Martelli, "ipython plays weird tricks with __main__" in Stackoverflow """ argstr = ", ".join([ "%r" % a for a in args]) if args else "" kwargstr = ", ".join([ "%s=%r" % (k,v) for k,v in kwargs.items()]) \ if kwargs else "" comma = ", " if (argstr and kwargstr) else "" fargs = "%s(%s%s%s)" % (funcname, argstr, comma, kwargstr) # print "test timef:", fargs t = timeit.Timer( fargs, "from __main__ import %s" % funcname ) ntime = 3 print "%.0f usec %s" % (t.timeit( ntime ) * 1e6 / ntime, fargs) #............................................................................... if __name__ == "__main__": def f( *args, **kwargs ): pass try: from __main__ import f except: print "ipython plays weird tricks with __main__, timef won't work" timef( "f") timef( "f", 1 ) timef( "f", """ ab """ ) timef( "f", 1, 2 ) timef( "f", x=3 ) timef( "f", x=3 ) timef( "f", 1, 2, x=3, y=4 )
补充：另请参阅“ipython与主要玩奇怪的技巧”，马尔泰利在运行doctests通过ipython
只是一个猜测，但差异可能是范围（）值差异的数量级？
从您的原始来源：
alist=range(1000000)
从你的时间例子来看：
alist=range(100000)
对于它的价值，这里是我的系统上的范围设置为100万的结果：
$ python -V Python 2.6.4rc2 $ python -m timeit -s 'from itertools import izip' 'alist=range(1000000);i=iter(alist);[x for x in izip(*[i]*31)]' 10 loops, best of 3: 69.6 msec per loop $ python -m timeit -s '' 'alist=range(1000000);[alist[i:i+31] for i in range(0, len(alist), 31)]' 10 loops, best of 3: 67.6 msec per loop
我无法让你的其他代码运行，因为我无法导入我的系统上的“装饰”模块。
更新 – 我看到，当我运行你的代码没有涉及装饰相同的差异。
$ ./test.py time_indexing took 84.846ms. time_izip took 132.574ms.
感谢张贴这个问题; 今天我学到了一些东西 =）
不pipe这个特别的练习，我会想象使用timeit是更安全可靠的select。 它也是跨平台的，不像你的解决scheme。
