Измерьте время функции с аргументами в Python

Во-первых, никогда не используйте модуль времени для измерения времени. Это легко может привести к неверным выводам. См. Пример timeit по сравнению с декоратором времени.

Самый простой способ задать время для вызова функции - использовать команду IPython% timeit. Там вы просто запускаете интерактивный сеанс IPython, вызываете phase2(), определяете queries, а затем запускаете

%timeit raw_queries(queries,nlp)

Второй самый простой способ, который я знаю использовать timeit, - это вызвать его из командной строки:

python -mtimeit -s"import test; queries=test.phase2()" "test.raw_queries(queries)"

(В приведенной выше команде я предполагаю, что сценарий называется test.py)

Идиома здесь

python -mtimeit -s"SETUP_COMMANDS" "COMMAND_TO_BE_TIMED"

Чтобы передать queries вызову функции raw_queries, необходимо определить переменную queries. В опубликованном вами коде queries определено в phase2(), но только локально. Итак, чтобы установить queries в качестве глобальной переменной, вам нужно сделать что-то вроде have phase2 return queries:

def phase2():
    ...
    return queries

Если вы не хотите испортить phase2 таким образом, создайте фиктивную функцию:

def phase3():
    # Do stuff like phase2() but return queries
    return queries

Решением может быть функция настраиваемого таймера:

import time

def timer(fun,*args):
    start = time.time()
    ret = fun(*args)
    end = time.time()
    return (ret, end-start)

Используя вот так:

>>> from math import sin
>>> timer(sin, 0.5)
(0.47942553860420301, 6.9141387939453125e-06)

Это означает, что sin вернул 0.479..., и это заняло 6.9e-6 секунд. Убедитесь, что ваши функции работают достаточно долго, если вы хотите получить надежные числа (не как в примере выше).

Обычно вы используете timeit.

Примеры приведены здесь и здесь.

Также обратите внимание:

По умолчанию timeit () временно отключает сборку мусора на время. Преимущество этого подхода в том, что независимые тайминги становятся более сопоставимыми. Этот недостаток заключается в том, что сборщик мусора может быть важным компонентом производительности измеряемой функции.

Или вы можете написать свой собственный таймер, используя модуль time.

Если вы используете собственный таймер, помните, что вы должны использовать time.clock () для Windows и time.time () на других платформах. (время выбирает внутренне)

import sys
import time

# choose timer to use
if sys.platform.startswith('win'):
    default_timer = time.clock
else:
    default_timer = time.time

start = default_timer()
# do something
finish = default_timer()
elapsed = (finish - start)

Я не уверен в этом, я никогда не использовал его, но из того, что я читал, должно быть что-то вроде этого:

....
t = Timer("raw_queries(queries, nlp)", "from __main__ import raw_queries")
print t.timeit()

Я взял это из http://docs.python.org/library/timeit.html (если это поможет).

Вы так не говорите, но вы случайно не пытаетесь заставить код работать быстрее? Если это так, я предлагаю вам не сосредотачиваться на конкретном распорядке и попытаться рассчитать его по времени. Даже если вы получите номер, он не скажет вам, что исправить. Если вы можете приостановить программу в среде IDE несколько раз и изучить ее состояние, включая стек вызовов, она расскажет вам, на что уходит время и почему. Вот ссылка, которая дает краткое объяснение того, как и почему это работает. *

* При переходе по ссылке возможно придется перейти в конец предыдущей страницы ответов. У SO возникли проблемы с переходом по ссылке на ответ.