Python统计代码运行时间
- 前言
- 方法1(推荐):通过代码统计
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- 步骤
- 补充
- 完整示例
- 方法2:通过Pycharm编辑器
前言
Python代码想统计运行时间有很多种方法,这里介绍比较常用的2种方法。方法1,通过代码统计;方法2,通过Pycharm编辑器统计。
统计运行时间是很有意义的,可以比较不同的代码运行耗时,也可以比较不同的方案耗时从而选择效率更高的方案,等等。具体统计方法详见下文。
方法1(推荐):通过代码统计
步骤
- 导入time库:
import time
- 代码开始前获取开始时间:
start = time.clock()
- 编写代码
- 代码结束后获取结束时间:
end = time.clock()
- 计算运行时间:
runTime = end - start
- 输出运行时间:
print("运行时间:", runTime)
补充
time.clock()
获取的时间单位为s。
完整示例
import time
# time.clock()默认单位为s
# 获取开始时间
start = time.clock()
'''
代码开始
'''
sum = 0
for i in range(100):
for j in range(100):
sum = sum + i + j
print("sum = ", sum)
'''
代码结束
'''
# 获取结束时间
end = time.clock()
# 计算运行时间
runTime = end - start
runTime_ms = runTime * 1000
# 输出运行时间
print("运行时间:", runTime, "秒")
print("运行时间:", runTime_ms, "毫秒")
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运行结果
方法2:通过Pycharm编辑器
打开Pycharm
编辑器,找到想要运行的脚本,点击Run - Profile 'YourScript'
,如图:
同样,点击PyCharm有右上角的带有时间标志的运行按钮也是一样的效果,如图:
随后便可得到分析结果,可查看运行时间,如图: