当我们开始精通编程语言时，我们不仅希望实现最终目标，而且希望使我们的程序高效。

在这个教程中，我们将学习一些Ipython的命令，这些命令可以帮助我们对Python代码进行时间分析。

注意，在本教程中，我建议使用Anaconda。

1.分析一行代码

要检查一行python代码的执行时间，请使用%timeit。下面是一个简单的例子来了解它的工作原理：

magics命令%timeit的简单用法%timeit[numfornuminrange(20)]输出1.08µs±43nsperloop(mean±std.dev.of7runs,1000000loopseach)

主要注意事项：

• 在要分析的代码行之前使用%timeit
• 它返回代码运行的平均值和标准偏差。在上面的示例中，执行了7次，每次执行对该代码循环100万次(默认行为)。这需要平均1.08微秒和43纳秒的标准偏差。
• 在调用magic命令时，可以自定义运行和循环的数量。示例如下：

在%timeit magic命令中自定义运行和循环数%timeit-r5-n100[numfornuminrange(20)]1.01µs±5.75nsperloop(mean±std.dev.of5runs,100loopseach)

使用命令选项-r和-n，分别表示执行次数和循环次数，我们将时间配置文件操作定制为执行5次和循环100次。

2.分析多行代码

本节向前迈进了一步，并解释了如何分析完整的代码块。通过对%timeit magic命令进行一个小的修改，将单百分比（%）替换为双百分比（%%），就可以分析一个完整的代码块。以下为示例演示，供参考：

使用timeblock%%代码分析%%timeit-r5 -n1000fori in range(10):n=i**2m=i**3o=abs(i)输出10.5µs ± 226 ns per loop (mean ± std. dev. of 5 runs, 1000 loops each)

可以观察到for循环的平均执行时间为10.5微秒。请注意，命令选项-r和-n分别用于控制执行次数和循环次数。

3.代码块中的每一行代码进行时间分析

到目前为止，我们只在分析一行代码或代码块时查看摘要统计信息。如果我们想评估代码块中每一行代码的性能呢？使用Line_profiler。

Line_profiler包可用于对任何函数执行逐行分析。要使用line_profiler软件包，请执行以下步骤：

• 安装—Line_profiler包可以通过简单的调用pip或conda Install来安装。如果使用的是针对Python的anaconda发行版，建议使用conda安装

安装line_profiler软件包condainstall line_profiler

加载扩展—一旦安装，你可以使用IPython来加载line_profiler:

加载line_profiler的Ipython扩展%load_ext line_profiler

时间分析函数—加载后，使用以下语法对任何预定义函数进行时间分析

%lprun -f function_name_only function_call_with_arguments

语法细节：

• 对line_profiler的调用以关键字%lprun开始，后跟命令选项-f
• 命令选项之后是函数名，然后是函数调用

在本练习中，我们将定义一个接受高度（以米为单位）和重量（以磅为单位）列表的函数，并将其分别转换为厘米和千克。

定义函数defconversion(ht_mtrs,wt_lbs):ht_cms=[ht*100forhtinht_mtrs]wt_kgs=[wt*.4535forwtinwt_lbs]定义高度和重量列表:ht=[5,5,4,7,6]wt=[108,120,110,98]使用line_profiler分析函数%lprun-fconversionconversion(ht,wt)---------------------------------------------------------------输出Total time:1.46e-05sFile:Function:conversionatline2LineHits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents==============================================================21105.0105.071.9ht_cms=[ht*100forhtinht_mtrs]3141.041.028.1wt_kgs=[wt*.4535forwtinwt_lbs]

输出详细信息：

以14.6微秒为单位（参考第一行输出）

生成的表有6列：

• 第1列（行）—代码的行号（请注意，第1行是故意从输出中省略的，因为它只是函数定义语句）
• 第2列（命中）—调用该行的次数
• 第3列（时间）—在代码行上花费的时间单位数（每个时间单位为14.6微秒）
• 第4列（每次命中平均时间）—第3列除以第2列
• 第5列（%Time）—在所花费的总时间中，花在特定代码行上的时间百分比是多少
• 第6列（内容）—代码行的内容

你可以清楚地注意到，高度从米到厘米的转换几乎占了总时间的72%。

结束语

利用每一行代码的执行时间，我们可以部署策略来提高代码的效率。在接下来的3个教程中，我们将分享一些最佳实践来帮助你提高代码的效率。

我希望这篇教程能提供帮助，你能学到一些新东西。

原文链接：https://towardsdatascience.com/did-you-know-you-can-measure-the-execution-time-of-python-codes-14c3b422d438

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