Python timeit 使用困难

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提问于 2025-04-18 16:51

我在使用Python的timeit函数时遇到了一些困难，深层次来说，我对这个函数的一些怪癖感到非常沮丧。我希望能在这里得到一些帮助。

我有一个脚本（叫做my_script.py），里面定义了很多不同的函数，下面还有很多其他的计算。我想专门测量其中一个函数的时间——我们叫它level_99_function(x)。我有一个大数组存储在my_input里。我的第一次尝试是：

timeit.timeit('f1(x)', setup = 'my_input')

结果Python返回了一个错误：NameError: global name 'angle' is not defined。

接下来我第二次尝试这样做：

print timeit.timeit('level_99_function(x)', setup = 'import numpy as np; import my_script.py; x= np.linspace(0,100)')

这次没有产生错误，但问题有两个方面。首先，也是最重要的，它还是没有测量level_99_function的时间（或者说它可能只是没有把计时的结果打印出来？）。其次，import语句似乎在导入时就运行了整个脚本，这样会花费很长时间，因为我的脚本里除了level_99_function还有很多其他内容。

我该如何测量这个函数的时间呢？从更深层次来看，为什么在Python中会这么麻烦？我已经定义了一个变量和一个函数；我只想用那个变量来测量函数调用的时间。要是能不写超长的代码行，或者不写多行代码，或者不需要导入任何东西就好了。在Matlab中，这就像tic和toc那么简单。我想在Python中对应的命令是用'time.clock()'在函数调用前后，但我听说这可能不准确，容易误导。

代码优化错误处理脚本执行函数调用计时工具性能测试计算效率 timeit

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未来的一个小提示：

我最近提交了一个补丁，针对的是问题2527，这个补丁几天前已经被合并到默认分支了。所以，当3.5版本正式发布时，你可以这样做：

timeit.timeit('level_99_function(x)', globals=globals())

我知道这没有iPython的%timeit那么酷，但比现在你必须做的from __main__ import ...要好很多。更多信息可以查看文档。

回答于 2025-04-18 由 Python大师

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你不需要在每次的setup里都导入numpy，其实你可以用from __main__ import ...来导入你想要的函数和变量，就像下面的例子那样。

import timeit
import numpy as np

def func1(x):
    pass

def func2(x):
    pass

def func3(x):
    return np.array(x > 1000)


if __name__ == '__main__':
    x = np.arange(10000)

    time = timeit.timeit('func3(x)', setup='from __main__ import func3, x', number=1000)
    print(time)

这个if __name__ == '__main__'的代码块可以防止在你从其他脚本导入代码时，if语句里的代码被执行。这意味着如果你导入了你的函数，就不会意外地运行你的计时测试。

这段代码只导入了func3和x。我只对func3感兴趣（不关心func1和func2），而且我定义了一个值来进行测试（我叫它x，但它和你的my_input是一样的）。在这种情况下，你不需要导入numpy。

不过，我还是强烈建议你考虑一下roippi的评论，使用IPython。%timeit这个魔法命令非常非常有用。

回答于 2025-04-18 由 Python大师

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