【问题标题】：Time python scripts using IPython magic使用 IPython 魔法计时 python 脚本
【发布时间】：2014-09-20 06:02:17
【问题描述】：

如何使用 iPython %time 或 %%timeit 魔术命令对 Python 脚本的执行进行计时？例如，我有 script.py，我想知道执行需要多长时间。细微差别：script.py 需要输入参数。以下似乎不起作用。

%%time script.py input_param1 input_param2

【问题讨论】：

附带说明，为什么不重构 script.py 以便它可以用作模块（这样您可以导入它，然后 script.run(input_param1, input_param2) 执行相同的操作，就好像这两个值是 @ 987654325@ 在命令行上）？这可能对各种测试都有帮助，而不仅仅是性能测试……
@abarnert 你介意举一个简单的例子来说明将 script.py 重构为一个模块会是什么样子吗？
可以通过将代码放在函数中来重构脚本以使其也可以作为模块工作（并且还包括声明if __name__ == '__main__': main()（在:之后使用换行符，作为推荐的样式；这里我我在评论中写，所以我不能插入换行符）如果代码将作为脚本运行），如Python documentation中所述。

标签： python profiling ipython ipython-magic

【解决方案1】：

解决方案

您可以使用：

%%timeit
%run script.py input_param1 input_param2

注意脚本会被执行多次（次数是自适应的）。只执行一次（并且时间不太准确）将第一行更改为

%%timeit -n1 -r1

说明

所有以%% 开头的魔法命令都适用于整个单元格。特别是%%timeit 将对单元格中的所有行计时。

IPython 允许在代码的任何点（即循环、if-then）中使用魔术命令（单个 %）。这里我们只是使用魔术命令%run 来运行脚本。

另请参阅：来自官方 IPython 文档的Magic functions。

【讨论】：

【解决方案2】：

您也可以尝试cProfile，这是一个标准的内置 Python 分析器，推荐给大多数用户。

除了每个函数的总运行时间和每个函数被调用的次数之外，它还给出了总运行时间。

以下是运行脚本时如何使用它的示例。结果保存到名为“output_stats”的文件中：

import cProfile
import pstats

cProfile.run(open('primes.py', 'rb'), 'output_stats')

p = pstats.Stats('output_stats')

p.sort_stats('cumulative').print_stats(10)
Thu May 14 09:26:09 2015    output_stats
     369 function calls in 0.213 seconds

   Ordered by: cumulative time
   List reduced from 89 to 10 due to restriction <10>
   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.213    0.213 primes.py:1(<module>)
        1    0.019    0.019    0.213    0.213 primes.py:22(prime)
        2    0.141    0.070    0.181    0.091 primes.py:1(primes)
        3    0.041    0.014    0.041    0.014 {range}
        4    0.000    0.000    0.013    0.003 /usr/local/miniconda/envs/dev/lib/python2.7/site-packages/IPython/kernel/zmq/iostream.py:207(write)
        1    0.000    0.000    0.010    0.010 /usr/local/miniconda/envs/dev/lib/python2.7/site-packages/IPython/kernel/zmq/iostream.py:151(flush)
        1    0.000    0.000    0.010    0.010 /usr/local/miniconda/envs/dev/lib/python2.7/site-packages/IPython/kernel/zmq/session.py:589(send)
        1    0.000    0.000    0.009    0.009 /usr/local/miniconda/envs/dev/lib/python2.7/site-packages/IPython/kernel/zmq/session.py:530(serialize)
        4    0.000    0.000    0.007    0.002 /usr/local/miniconda/envs/dev/lib/python2.7/site-packages/IPython/kernel/zmq/session.py:84(<lambda>)
        4    0.000    0.000    0.007    0.002 /usr/local/miniconda/envs/dev/lib/python2.7/site-packages/zmq/utils/jsonapi.py:31(dumps)

===

名为 primes.py 的示例脚本文件：

def primes(n): 
    if n == 2:
        return [2]
    elif n < 2:
        return []
    s=range(3, n + 1, 2)
    mroot = n ** 0.5
    half=(n + 1) / 2 - 1
    i = 0
    m = 3
    while m <= mroot:
        if s[i]:
            j = (m * m - 3) / 2
            s[j] = 0
            while j < half:
                s[j] = 0
                j += m
        i = i + 1
        m = 2 * i + 3
    return [2] + [x for x in s if x]

def prime(a, b):
    print(primes(a))
    print(primes(b))

if __name__ == "__main__":
    prime(10, 100)

【讨论】：