python函数级计时器的简单介绍

python怎么写计时器用面向对象和多向进程

timeit

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通常在一段程序的前后都用上time.time(),然后进行相减就可以得到一段程序的运行时间，不过python提供了更强大的计时库：timeit

#导入timeit.timeitfrom timeit import timeit  

#看执行1000000次x=1的时间：timeit('x=1')#看x=1的执行时间，执行1次(number可以省略，默认值为1000000)：timeit('x=1', number=1)#看一个列表生成器的执行时间,执行1次：timeit('[i for i in range(10000)]', number=1)#看一个列表生成器的执行时间,执行10000次：timeit('[i for i in range(100) if i%2==0]', number=10000)

测试一个函数的执行时间：

from timeit import timeitdef func():

s = 0

for i in range(1000):

 s += i    print(s)# timeit(函数名_字符串，运行环境_字符串，number=运行次数)t = timeit('func()', 'from __main__ import func', number=1000)print(t)

此程序测试函数运行1000次的执行时间

repeat:

由于电脑永远都有其他程序也在占用着资源，你的程序不可能最高效的执行。所以一般都会进行多次试验，取最少的执行时间为真正的执行时间。

from timeit import repeatdef func():

s = 0

for i in range(1000):

 s += i#repeat和timeit用法相似，多了一个repeat参数，表示重复测试的次数(可以不写，默认值为3.)，返回值为一个时间的列表。t = repeat('func()', 'from __main__ import func', number=100, repeat=5)print(t)

print(min(t))

python关于计时器的问题

当range函数里面的参数为单个变量时，这个变量#代表是长度 为6就是要从0开始数到某个元素为止，这些元素的个数一共是6个，如果按照c语言的话可能是这么写的for（i=0 ；i6；i++）。写range（6）和range（0,5）没有区别。

用python 计时器怎么做，

用python实现计时器功能，代码如下：

''' Simple Timing Function.

This function prints out a message with the elapsed time from the

previous call. It works with most Python 2.x platforms. The function

uses a simple trick to store a persistent variable (clock) without

using a global variable.

'''

import time

def dur( op=None, clock=[time.time()] ):

if op != None:

duration = time.time() - clock[0]

print '%s finished. Duration %.6f seconds.' % (op, duration)

clock[0] = time.time()

# Example

if __name__ == '__main__':

import array

dur()  # Initialise the timing clock

opt1 = array.array('H')

for i in range(1000):

for n in range(1000):

opt1.append(n)

dur('Array from append')

opt2 = array.array('H')

seq = range(1000)

for i in range(1000):

opt2.extend(seq)

dur('Array from list extend')

opt3 = array.array('H')

seq = array.array('H', range(1000))

for i in range(1000):

opt3.extend(seq)

dur('Array from array extend')

# Output:

# Array from append finished. Duration 0.175320 seconds.

# Array from list extend finished. Duration 0.068974 seconds.

# Array from array extend finished. Duration 0.001394 seconds.