当我们写完一个脚本或一个函数，首先能保证得到正确结果，其次尽可能的快（虽然会说Py这玩意咋整都慢，但有的项目就是得要基于Py开发）。
本期将总结几种获取程序运行时间的方法，极大的帮助对比不同算法/写法效率。
每个操作系统都有自己的方法来算程序运行的时间，比如在Windows PowerShell中，可以用 Measure-Command 来看一个Python文件的运行时间：
Measure-Command {python tutorial.py}
在Ubuntu中，使用time命令：
time python tutorial.py如果我们除了看整个 Python 脚本的运行时间外还想看看局部运行时间咋整
如果你使用过如Jupyter Notebook等工具会知道，他们用到了一个叫做 IPython 的交互式 Python 环境。
在 IPython 中，有一个特别方便的命令叫做 timeit。
对于某行代码的测量可以使用%timeit：
对于某一个代码单元格的测量，可以使用%%timeit：
如果不用IPython咋整，没关系，已经很厉害了，Python 有一个内置的timeit模块，可以帮助检测小段代码运行时间
可以在命令行界面运行如下命令：
python -m timeit '[i for i in range(100)]'使用 timeit 测量执行此列表推导式所需的时间，得到输出：
200000 loops, best of 5: 1.4 usec per loop此输出表明每次计时将执行200000次列表推导，共计时测试了5次，最好的结果是1.4毫秒。
或者直接在Python中调用：
import timeitprint(timeit.timeit('[i for i in range(100)]', number=1))对于更复杂的情况，有三个参数需要考虑：
比如一个更复杂的例子：
import timeit# prerequisites before running the stmtmy_setup = "from math import sqrt"# code snippet we would like to measuremy_code = '''def my_function(): for x in range(10000000): sqrt(x)'''print(timeit.timeit(setup=my_setup, stmt=my_code, number=1000))# 6.260000000000293e-05Python中内置的time模块相信都不陌生，基本的用法是在待测代码段的起始与末尾分别打上时间戳，然后获得时间差：
import timedef my_function(): for i in range(10000000): passstart = time.perf_counter()my_function()print(time.perf_counter()-start)# 0.1179838我经常使用time.perf_counter()来获取时间，更精确，在之前的教程中有提过。
time模块中还有一些其他计时选择：
假如我们需要在多个代码段测试运行时间，每个首尾都打上时间戳再计算时间差就有点繁琐了，咋整，上装饰器：
import timedef log_execution_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.perf_counter() res = func(*args, **kwargs) end = time.perf_counter() print(f'The execution of {func.__name__} used {end - start} seconds.') return res return wrapper@log_execution_timedef my_function(): for i in range(10000000): passmy_function()# The execution of my_function used 0.1156899 seconds.如上例所示，这样就使得代码肥肠干净与整洁。
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-16609-0.html你写的Python代码到底多快？这些测试工具了解了解
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