Узнать время работы программы питон

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 посчитать время программы? python

Я хотел бы спросить, почему в обоих случаях выводит 0, хотя программа работала довольно таки долго. И как это исправить?

с функцией я, вроде разобрался, что вызов функции нужно заключить между start_recur и stop_recur, а не саму функцию, но с циклом до сих пор думаю

у меня пара комментариев. 1)Вы вызываете свою функцию fib внутри print . . Получается, что вы просто меряете время ее создания, а не время ее работы. 2) Во всех подобных проблемах просто выводите значения всех переменных в консоль. Чаще всего поймете, что не так.

2 ответа 2

Сам решил, простите, что отвлёк. если кому нужно оставлю тут решение. С рекурсиями всё просто нужно заключать не рекурсию, а вызов функции

def fib(n): somecode start_recur = time.time() fib(n) end_recur = time.time() 

start_recur = time.time() def fib(n): somecode end_recur = time.time() fib(n) 

с циклом всё норм, он просто очень быстрый, смог засечь время только при очень больших цифрах

если что-то не так сказал поправьте, пожалуйста,

хотя как отметил комментатор выше, во втором случае мы измеряем время создание, а не время работы функции

Цикл реально будет работать очень быстро.

У вас там 31 итерация и в каждой только сложение и обмен значений. Это очень быстрые операции, там просто нечему долго работать.

На моей машине цикл выполняется за 0,000017 секунд.

Возможно, в вашем случае почему-то происходит округление до целых секунд.

Возможно, это связано с тем, что

Note that even though the time is always returned as a floating point number, not all systems provide time with a better precision than 1 second. While this function normally returns non-decreasing values, it can return a lower value than a previous call if the system clock has been set back between the two calls. (официальная документация)

(Краткий перевод: не все системы предоставляют время с точностью, большей чем 1 секунда).

Попробуйте на вашей системе многократно позапускать print(time.time()) и посмотрите — будет ли это вам выдавать дробные значения, или только значения, округлённые до целого.

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.

Основные способы переноса строки в Python с примерами

Параметр self в Python: что означает и как использовать

Функция eval() в Python: выполнение строки-выражения с кодом

Как использовать метод isspace() в Python для проверки на наличие пробельных символов

Функция breakpoint() в Python: принцип работы и примеры отладки кода

Docstring в Python: использование и стандарты документирования

Источник