函数的处理时间差异巨大（时间、时间）答案

【问题标题】：Huge difference in process timing of functions (timit, time)函数的处理时间差异巨大（时间、时间）
【发布时间】：2020-05-16 19:55:09
【问题描述】：

出于一些教学目的，我想测量一些函数的时间（比所示函数稍微复杂一些），并稍后讨论大 O 缩放行为。但我对生成的数字的可靠性有疑问：

我的代码：

import time
import numpy as np

def run_time(fun, runs):
    times = []
    for i in range(runs):
        t0 = time.clock() 
        fun()
        t1 = time.clock() - t0
        times.append(t1)
    return np.mean(times), np.std(times)#, times


def fact0(n):
    product = 1
    for i in range(n):
        product = product * (i+1)
    return product

def fact1(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * fact1(n-1)

print(run_time(lambda: fact0(500), 100000))
print(run_time(lambda: fact1(500), 100000))

我通常会得到类似的东西：

(0.000186065330000082, 5.08689027009196e-05)
(0.0002853808799999845, 8.285739309454826e-05)

~~所以标准差大于平均值。这对我来说太可怕了。此外，由于没有递归，我预计 fact0() 比 fact1() 快得多。~~

如果我现在使用 timeit：

import timeit
mysetup = ""
mycode = ''' 
def fact1(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * fact1(n-1)

fact1(500)
'''
print(timeit.timeit(setup = mysetup, stmt = mycode, number = 100000)/100000)

~~我会得到一些~~差不多~~ magnt的东西。平均值较小：~~

2.463713497854769e-07

经过以下讨论的更正后是：

0.00028513264190871266

这与run_time版本非常吻合。

所以我的问题是如何适当地计时功能？为什么我的两种获取时间的方法之间存在巨大差异？有什么建议吗？我很想坚持使用“time.clock()”并且我不想使用（再次出于教学原因）cProfile 甚至更复杂的模块。

感谢任何 cmets...

（由@Carcigenicate 由cmets 编辑）

【问题讨论】：

错字？你永远不会在run_time 中调用fun。
不是吗？在 t0 = time.clock() 和 t1 = time.clock() - t0 之间的 run_time 的第 5 行。这不正确吗？不过，该函数已执行。
您需要fun()。只是fun 不会调用它。
等等，你在把它交给run_time之前调用了一次函数。您需要传递函数本身，例如run_time(fact0, 10000)。现在，run_time 无所事事 100,000 次。您需要将其包装在 lambda 或其他东西中以提供参数。像run_time(lambda: fact0(500, 10000) 这样的东西。解决这两个问题，然后重试。
你永远不会调用mycode中的函数。您只是在计算定义函数所需的时间。

标签： python-3.x function time

【解决方案1】：

您从不调用 mycode 中的函数，因此您只需要计算定义函数所需的时间（我希望这会很快）。

你需要调用函数：

import timeit

mycode = ''' 
def fact1(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * fact1(n-1)

fact1(100000)
'''

print(timeit.timeit(stmt=mycode, number=100000) / 100000)

实际上，这是次优的，因为您将定义包含在时间安排中。我会改变它并传递一个函数：

def fact1(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * fact1(n-1) 

print(timeit.timeit(lambda: fact1(100000), number=100000) / 100000)

【讨论】：