Python计算程序执行效率的三种方式

桃扇骨 2022-05-19 05:57 215阅读 0赞

本文主要针对测试Python的Pythonic的写法的运行效率的三种方式

## 方式一 ##

import datetime
    
    if  __name__=='__main__':
        startTime = datetime.datetime.now()
        arr = []
        for i in range(10000000):
            arr.append(i)
        endTime = datetime.datetime.now()
        print("运行时间为:%d s" %(endTime-startTime).seconds)
    
        startTime = datetime.datetime.now()
        arr = [i for i in range(10000000)]
        endTime = datetime.datetime.now()
        print("运行时间为:%d s" %(endTime - startTime).seconds)

结果：

1.  第一种写法的运行时间为：5s
2.  第二种写法的运行时间为：2s

总结：datetime.datetime.now()获取的是当前日期，在程序执行结束之后，这个方式获得的时间值为程序执行的时间

## 方式二 ##

import time
    
    if  __name__=='__main__':
        startTime = time.clock()
        arr = []
        for i in range(10000000):
            arr.append(i)
        endTime = time.clock()
        print("运行时间为:%f s" %(endTime-startTime))
    
        startTime = time.clock()
        arr = [i for i in range(10000000)]
        endTime = time.clock()
        print("运行时间为:%f s" %(endTime - startTime))

结果：

1.  第一种写法的运行时间为：5.831923 s
2.  第二种写法的运行时间为：1.992222 s

总结：time.clock()返回程序开始或第一次被调用clock（）以来的CPU时间。 这具有与系统记录一样多的精度。返回的也是一个**浮点类型**。这里获得的是CPU的执行时间。  
注：程序执行时间=cpu时间 + io时间 + 休眠或者等待时间

## 方式三 ##

import time
    
    if  __name__=='__main__':
        startTime = time.time()
        arr = []
        for i in range(10000000):
            arr.append(i)
        endTime = time.time()
        print("运行时间为:%f s" %(endTime-startTime))
    
        startTime = time.time()
        arr = [i for i in range(10000000)]
        endTime = time.time()
        print("运行时间为:%f s" %(endTime - startTime))

结果：

1.  第一种写法的运行时间为：5.759416 s
2.  第二种写法的运行时间为：1.982681 s

总结：time.time()获取自纪元以来的当前时间（以秒为单位）。如果系统时钟提供它们，则可能存在秒的分数。所以这个地方返回的是一个**浮点型类型**。这里获取的也是**程序的执行时间**。