Замерить время работы программы python

Как измерить время выполнения скрипта Python

Допустим, вы хотите знать время выполнения следующего кода Python:

a = range(100000) b = [] for i in a: b.append(i*2)

Есть несколько способов измерить время, необходимое для выполнения скрипта Python, но вот лучший способ сделать это, и я объясню почему:

import timeit code_to_test = """ a = range(100000) b = [] for i in a: b.append(i*2) """ elapsed_time = timeit.timeit(code_to_test, number=100)/100 print(elapsed_time)

В консоли получим: 0.01137321546

Это вывод, который я получаю на своем Macbook Pro. Итак, это более или менее 1/100 секунды.

Как работает вышеуказанный скрипт

Строка 1: мы импортируем модуль timeit . Строка 3: мы создаем переменную. В этой переменной мы храним код, который хотим протестировать. Этот код должен идти внутри тройных кавычек. Итак, тестовый код предоставляется в виде строки. Строка 10: мы вызываем функцию time.timeit() . Функция timeit() получает тестовый код в качестве аргумента, выполняет его и записывает время выполнения. Чтобы получить точное время, я приказал timeit() выполнить 100 циклов. Поэтому мне пришлось разделить вывод на 100, чтобы получить время выполнения только для одного цикла. Строка 11: мы просто распечатываем время выполнения. Результат — время выполнения в секундах.

Почему timeit() — лучший способ измерить время выполнения кода Python?

1. timeit() автоматически будет использовать time.clock() или time.time() для вас в фоновом режиме, в зависимости от того, какая операционная система вам нужна для получения наиболее точных результатов.

2. timeit() отключает сборщик мусора, который может исказить результаты.

3. timeit() повторяет тест много раз (в нашем случае 100 раз), чтобы минимизировать влияние других задач, выполняемых в вашей операционной системе.

Упражнение:

Кстати, код, который мы тестировали выше, строит список путем умножения элементов другого списка. Я могу достичь того же результата, используя range :

a = range(100000) b = [i*2 for i in a] 

Если вам больше нечем заняться и попробуйте выполнить упражнение, попробуйте измерить время выполнения приведенного выше кода с помощью timeit() .

Наконец, совет: закрывайте тяжелые программы, которые запускаются на вашем компьютере, когда вы выполняете такие тесты, чтобы вы получили еще более точные результаты, которые не зависят от тяжелых задач процессора.

Источник:

Источник

Как измерить время выполнения функции в Python

Оптимизация и профилирование кода требуют от программистов умения измерять время выполнения отдельных функций. Это помогает выявить узкие места в коде и делает оптимизацию более целенаправленной. В этой статье мы рассмотрим различные подходы к измерению времени выполнения функции в Python.

Использование модуля time

Одним из наиболее прямых способов измерить время выполнения функции в Python является использование модуля time . Приведем пример его использования:

import time def my_func(): for _ in range(1000000): pass start_time = time.time() my_func() end_time = time.time() print(f"Функция выполнилась за секунд.")

Функция time.time() возвращает текущее время в секундах, прошедшее с начала эпохи (обычно это 00:00 1 января 1970 года).

Использование функции time.perf_counter

Функция time.perf_counter() представляет собой более точную альтернативу time.time() . Она измеряет время с максимально возможной точностью для вашей платформы.

import time def my_func(): for _ in range(1000000): pass start_time = time.perf_counter() my_func() end_time = time.perf_counter() print(f"Функция выполнилась за секунд.")

Использование функции time.process_time

Функция time.process_time() измеряет время процессора, вместо реального времени. Это может быть полезно для измерения времени выполнения функции, которое не зависит от других процессов в системе.

import time def my_func(): for _ in range(1000000): pass start_time = time.process_time() my_func() end_time = time.process_time() print(f"Функция выполнилась за секунд.")

Использование модуля timeit

Модуль timeit в Python предоставляет мощный и гибкий способ измерения времени выполнения небольших фрагментов кода. Он предназначен для избежания некоторых общих ловушек при измерении времени выполнения.

import timeit def my_func(): for _ in range(1000000): pass execution_time = timeit.timeit(my_func, number=1000) print(f"Функция выполнилась за секунд.")

Функция timeit.timeit() принимает два аргумента: функцию для выполнения и количество раз, которое нужно выполнить эту функцию.

Использование декораторов для измерения времени выполнения

Иногда может быть полезно создать декоратор для измерения времени выполнения функции. Это особенно полезно, если вам нужно измерить время выполнения многих функций.

import time def timer_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.perf_counter() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.perf_counter() print(f"Функция выполнилась за секунд.") return result return wrapper @timer_decorator def my_func(): for _ in range(1000000): pass my_func()

Заключение

Измерение времени выполнения функции в Python — важный навык для любого разработчика. Будь то простое использование модуля time , использование функций с большей точностью, таких как time.perf_counter() , или более сложные инструменты, такие как модуль timeit и декораторы, Python предлагает множество вариантов для решения этой задачи. Использование этих инструментов может помочь вам сделать ваш код более эффективным и быстрым.

Что такое site-packages в Python и как его использовать

Основные способы переноса строки в Python с примерами

Как использовать метод keys() для словарей в Python

Реализация повторения функций в Python

Как работает метод update() в словарях: синтаксис и примеры

Функции в Python — определение (def) и вызов, работа с параметрами и аргументами, области видимости и множество примеров

Источник

Измерение времени выполнения программы на Python

Одной из распространенных задач, с которыми сталкиваются разработчики, является определение времени выполнения программы или отдельного блока кода.

Одной из распространенных задач, с которыми сталкиваются разработчики, является определение времени выполнения программы или отдельного блока кода. Важность этой задачи обусловлена тем, что знание времени выполнения позволяет оптимизировать код, улучшая его эффективность и производительность.

В Python для измерения времени выполнения кода часто используется модуль timeit . Однако, он обычно применяется для измерения времени выполнения небольших фрагментов кода, а не всей программы. Как же можно измерить время выполнения всей программы?

Использование модуля time

Самый простой способ измерить время выполнения программы — использовать модуль time . В основе этого подхода лежит идея о том, что нужно зафиксировать время в момент начала выполнения программы, а затем, когда программа закончит работу, снова зафиксировать время и вычесть из него время начала. Разница между конечным и начальным временем и будет временем выполнения программы.

Пример кода, который демонстрирует этот подход:

import time start_time = time.time() # время начала выполнения # ваш код end_time = time.time() # время окончания выполнения execution_time = end_time - start_time # вычисляем время выполнения print(f"Время выполнения программы: секунд")

В этом примере функция time() модуля time возвращает текущее время в секундах с начала эпохи (обычно это 00:00:00 1 января 1970 года).

Использование модуля datetime

Альтернативный подход — использовать модуль datetime . Этот подход аналогичен предыдущему, но вместо функции time() используется функция datetime.now() . Пример кода:

from datetime import datetime start_time = datetime.now() # время начала выполнения # ваш код end_time = datetime.now() # время окончания выполнения execution_time = end_time - start_time # вычисляем время выполнения print(f"Время выполнения программы: секунд")

В этом примере функция datetime.now() возвращает текущее дату и время, а разница между конечным и начальным временем вычисляется как разность между двумя объектами datetime .

В заключение стоит отметить, что оба этих подхода позволяют измерить время выполнения всей программы или любого ее фрагмента. Выбор между ними зависит от ваших предпочтений и конкретных требований задачи.

Источник