如何衡量脚本的平均执行时间？

我有两个脚本，每个脚本都计算一个数字的阶乘。我想知道哪个更快。该time命令以毫秒为单位，结果有时会不同：

piousbox@piousbox-laptop:~/projects/trash$ time ruby fac2.rb
30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000

real    0m0.089s
user    0m0.052s
sys 0m0.028s
piousbox@piousbox-laptop:~/projects/trash$ time ruby fac1.rb
30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000

real    0m0.091s
user    0m0.048s
sys 0m0.036s
piousbox@piousbox-laptop:~/projects/trash$ time ruby fac1.rb
30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000

real    0m0.088s
user    0m0.048s
sys 0m0.040s
piousbox@piousbox-laptop:~/projects/trash$ time ruby fac2.rb
30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000

real    0m0.088s
user    0m0.048s
sys 0m0.028s
piousbox@piousbox-laptop:~/projects/trash$ time ruby fac1.rb
30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000

real    0m0.087s
user    0m0.064s
sys 0m0.028s
piousbox@piousbox-laptop:~/projects/trash$ time ruby fac2.rb
30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000

real    0m0.089s
user    0m0.068s
sys 0m0.016s
piousbox@piousbox-laptop:~/projects/trash$ 

我该如何计算运行脚本的平均时间？我可以解析并平均100的输出，time但是我想有更好的解决方案？

不，您的平均想法是正确的。

脚本执行取决于很多因素，但是，它需要在设置时间（将解释器加载到内存中，设置，并可能将代码编译为字节码或机器代码）与实际执行时间之间进行分配。

为了更好地关注内部执行时间，您可以在脚本本身中执行循环（即，不计算一个阶乘，而是在一次脚本执行中计算100次。脚本将被设置一次，内部例程将执行100次次）。

为了专注于总时间，您可以执行脚本一百次并取平均结果。理想情况下，应该将那些执行分开，以使系统每次都以“参考状态”（或与脚本无关的状态）返回。例如，解释器本身将被缓存在内存中，因此脚本的第一次执行将比随后的执行慢很多。

为了更好地了解算法，我认为最好的方法是这样的（在其他闲置的机器上）：

• 将算法包装在一个函数中。
• 在控制应用程序中：
  • 调用一次函数
  • 获取系统（“挂钟”）时间并增加10（或合理的N）秒
  • 进入循环并开始计算迭代次数
  • 每次调用该函数后，增加计数器
  • 如果系统时间低于保存的时间，请执行另一个循环
  • 从当前挂钟时间获得确切的N，可能是浮点数
  • 显示计数器除以N：即迭代次数/秒。

该应用程序仅运行一次，所有设置和启动均由第一个无定时的迭代完成，因此这应将开销降至最低（可能需要时间调用除外）。

如果函数接收到输入，则最好使用以固定值作为种子的PRNG为输入提供随机的输入序列，以确保要测试的函数的两个版本均接收相同的值。这避免了一个函数由于“幸运数字”而表现得明显更好的功能（例如，我记得Hillsort算法的一种变体，如果要排序的项目数的形式为2 ^k -1且k s 较小，则其表现明显更好）。

您可以循环运行程序的迭代。将总时间除以迭代次数：

time for i in {1..10}; do sleep 1; done
real    0m10.052s
user    0m0.005s
sys 0m0.018s

有一个名为multitime的工具可以做到这一点：多次运行一条命令，测量花费的时间（实际/用户/系统的平均时间，最小/最大和中值时间会自动计算）

例如，要测量一个相似的脚本100次：

multitime -q -n 100 "fact1.sh"
===> multitime results
1: -q fact1.sh
            Mean        Std.Dev.    Min         Median      Max
real        0.122       0.032       0.086       0.116       0.171       
user        0.148       0.044       0.096       0.137       0.223       
sys         0.023       0.019       0.000       0.014       0.061 

这很旧，但是当我在寻找以前使用过但找不到的命令时，它在Google上的排名很高。无论如何，我首选的方式是：

perf stat -r 10 -B sleep 1

这给出了很多细节，包括最后的平均执行时间：

1.002248382 seconds time elapsed                   ( +-  0.01% )

python -m timeit -n 1 -r 100 -s 'import os' 'os.system("ruby fac1.rb")'

对于-n，-r和其他选项看https://docs.python.org/2/library/timeit.html#command-line-interface

超精细是另一种选择。

用法示例：

hyperfine --warmup 3 'ruby fac1.rb'