我有一個Python腳本，該腳本可以正常工作，但是我需要編寫執行時間。我已經用谷歌搜索了，timeit但我似乎無法使其正常工作。我的Python腳本如下所示：import sysimport getoptimport timeitimport randomimport osimport reimport ibm_dbimport timefrom string import maketransmyfile = open("results_update.txt", "a")for r in range(100): rannumber = random.randint(0, 100) update = "update TABLE set val = %i where MyCount >= '2010' and MyCount < '2012' and number = '250'" % rannumber #print rannumber conn = ibm_db.pconnect("dsn=myDB","usrname","secretPWD")for r in range(5): print "Run %s\n" % r ibm_db.execute(query_stmt) query_stmt = ibm_db.prepare(conn, update)myfile.close()ibm_db.close(conn)我需要的是執行查詢并將其寫入文件所需的時間results_update.txt。目的是測試具有不同索引和調整機制的數據庫更新語句。
4 回答
紫衣仙女
TA貢獻1839條經驗 獲得超15個贊
您可以在要計時的塊之前或之后使用time.time()或time.clock()。
import time
t0 = time.time()
code_block
t1 = time.time()
total = t1-t0
此方法不完全精確timeit（它不會平均運行幾次），但是很簡單。
time.time()（在Windows和Linux中）和time.clock()（在Linux中）不夠精確，無法實現快速功能（total = 0）。在這種情況下，或者如果要平均幾次運行所花費的時間，則必須多次手動調用該函數（就像我在示例代碼中已經做過的那樣，并且在設置其number參數時timeit會自動執行）
import time
def myfast():
code
n = 10000
t0 = time.time()
for i in range(n): myfast()
t1 = time.time()
total_n = t1-t0
如注釋中所述，在Windows中，Corey time.clock()具有更高的精度（微秒而不是秒），并且優于time.time()。
喵喔喔
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如果您要分析代碼并可以使用IPython，則它具有magic函數%timeit。
%%timeit 對細胞進行操作。
In [2]: %timeit cos(3.14)
10000000 loops, best of 3: 160 ns per loop
In [3]: %%timeit
...: cos(3.14)
...: x = 2 + 3
...:
10000000 loops, best of 3: 196 ns per loop
慕仙森
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除了時間之外，您顯示的這段代碼是完全不正確的：您執行100個連接（完全忽略除最后一個連接之外的所有連接），然后在您執行第一個執行調用時將其傳遞給局部變量query_stmt，該局部變量僅在執行之后初始化呼叫。
首先，使您的代碼正確，而不必擔心時間安排：即建立或接收連接并對該連接執行100或500或任意數量的更新的函數，然后關閉該連接。一旦您的代碼正常工作，便是考慮在其上使用的正確點timeit！
具體來說，如果要計時的函數是一個無參數的函數，則foobar可以使用timeit.timeit（2.6或更高版本-在2.5及更高版本中更為復雜）：
timeit.timeit('foobar()', number=1000)
你最好指定運行的次數，因為默認情況下，上百萬，可能是高為您的使用情況（導致該代碼;-)花費了大量的時間。
MMMHUHU
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專注于一件事。磁盤I / O速度很慢，因此如果您要調整的只是數據庫查詢，那么我將不進行測試。
而且，如果您需要安排數據庫執行時間，請改用數據庫工具，例如詢問查詢計劃，并注意性能不僅隨確切的查詢和擁有的索引而變化，還隨數據負載（多少數據）而變化。您已存儲）。
就是說，您只需將代碼放入函數中，然后使用即可運行該函數timeit.timeit()：
def function_to_repeat():
# ...
duration = timeit.timeit(function_to_repeat, number=1000)
這將禁用垃圾收集，重復調用該function_to_repeat()函數，并使用來計時這些調用的總持續時間timeit.default_timer()，這是您特定平臺上最準確的可用時鐘。
您應該將設置代碼移出重復功能；例如，您應該首先連接到數據庫，然后僅對查詢進行計時。使用setup參數導入或創建這些依賴項，并將其傳遞給函數：
def function_to_repeat(var1, var2):
# ...
duration = timeit.timeit(
'function_to_repeat(var1, var2)',
'from __main__ import function_to_repeat, var1, var2',
number=1000)
會抓取globals function_to_repeat，var1并var2從您的腳本中將其每次重復傳遞給函數。
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