Чтобы измерить время выполнения программы, используйте функции time.clock() или time.time(). Документы Python утверждают, что эта функция должна использоваться для целей тестирования.
Пример
Вывод
Вы также можете использовать модуль timeit для правильного статистического анализа времени выполнения фрагмента кода. Он запускает фрагмент несколько раз, а затем сообщает, сколько времени занял самый короткий цикл. Вы можете использовать его следующим образом —
timeit — Measure execution time of small code snippets¶
This module provides a simple way to time small bits of Python code. It has both a Command-Line Interface as well as a callable one. It avoids a number of common traps for measuring execution times. See also Tim Peters’ introduction to the “Algorithms” chapter in the second edition of Python Cookbook, published by O’Reilly.
Basic Examples¶
The following example shows how the Command-Line Interface can be used to compare three different expressions:
Уроки Python / Модуль datetime
This can be achieved from the Python Interface with:
A callable can also be passed from the Python Interface :
Note however that timeit() will automatically determine the number of repetitions only when the command-line interface is used. In the Examples section you can find more advanced examples.
Python Interface¶
The module defines three convenience functions and a public class:
timeit. timeit ( stmt=’pass’ , setup=’pass’ , timer= , number=1000000 , globals=None ) ¶
Create a Timer instance with the given statement, setup code and timer function and run its timeit() method with number executions. The optional globals argument specifies a namespace in which to execute the code.
Changed in version 3.5: The optional globals parameter was added.
Create a Timer instance with the given statement, setup code and timer function and run its repeat() method with the given repeat count and number executions. The optional globals argument specifies a namespace in which to execute the code.
Changed in version 3.5: The optional globals parameter was added.
Changed in version 3.7: Default value of repeat changed from 3 to 5.
The default timer, which is always time.perf_counter() .
Changed in version 3.3: time.perf_counter() is now the default timer.
Class for timing execution speed of small code snippets.
The constructor takes a statement to be timed, an additional statement used for setup, and a timer function. Both statements default to ‘pass’ ; the timer function is platform-dependent (see the module doc string). stmt and setup may also contain multiple statements separated by ; or newlines, as long as they don’t contain multi-line string literals. The statement will by default be executed within timeit’s namespace; this behavior can be controlled by passing a namespace to globals.
To measure the execution time of the first statement, use the timeit() method. The repeat() and autorange() methods are convenience methods to call timeit() multiple times.
Ты неправильно замеряешь время в Python! Или нет?
The execution time of setup is excluded from the overall timed execution run.
The stmt and setup parameters can also take objects that are callable without arguments. This will embed calls to them in a timer function that will then be executed by timeit() . Note that the timing overhead is a little larger in this case because of the extra function calls.
Changed in version 3.5: The optional globals parameter was added.
Time number executions of the main statement. This executes the setup statement once, and then returns the time it takes to execute the main statement a number of times, measured in seconds as a float. The argument is the number of times through the loop, defaulting to one million. The main statement, the setup statement and the timer function to be used are passed to the constructor.
By default, timeit() temporarily turns off garbage collection during the timing. The advantage of this approach is that it makes independent timings more comparable. The disadvantage is that GC may be an important component of the performance of the function being measured. If so, GC can be re-enabled as the first statement in the setup string. For example:
Automatically determine how many times to call timeit() .
This is a convenience function that calls timeit() repeatedly so that the total time >= 0.2 second, returning the eventual (number of loops, time taken for that number of loops). It calls timeit() with increasing numbers from the sequence 1, 2, 5, 10, 20, 50, … until the time taken is at least 0.2 second.
If callback is given and is not None , it will be called after each trial with two arguments: callback(number, time_taken) .
New in version 3.6.
Call timeit() a few times.
This is a convenience function that calls the timeit() repeatedly, returning a list of results. The first argument specifies how many times to call timeit() . The second argument specifies the number argument for timeit() .
It’s tempting to calculate mean and standard deviation from the result vector and report these. However, this is not very useful. In a typical case, the lowest value gives a lower bound for how fast your machine can run the given code snippet; higher values in the result vector are typically not caused by variability in Python’s speed, but by other processes interfering with your timing accuracy. So the min() of the result is probably the only number you should be interested in. After that, you should look at the entire vector and apply common sense rather than statistics.
Changed in version 3.7: Default value of repeat changed from 3 to 5.
Helper to print a traceback from the timed code.
The advantage over the standard traceback is that source lines in the compiled template will be displayed. The optional file argument directs where the traceback is sent; it defaults to sys.stderr .
Command-Line Interface¶
When called as a program from the command line, the following form is used:
Where the following options are understood:
how many times to execute ‘statement’
how many times to repeat the timer (default 5)
statement to be executed once initially (default pass )
measure process time, not wallclock time, using time.process_time() instead of time.perf_counter() , which is the default
New in version 3.3.
specify a time unit for timer output; can select nsec , usec , msec , or sec
New in version 3.5.
print raw timing results; repeat for more digits precision
print a short usage message and exit
A multi-line statement may be given by specifying each line as a separate statement argument; indented lines are possible by enclosing an argument in quotes and using leading spaces. Multiple -s options are treated similarly.
If -n is not given, a suitable number of loops is calculated by trying increasing numbers from the sequence 1, 2, 5, 10, 20, 50, … until the total time is at least 0.2 seconds.
default_timer() measurements can be affected by other programs running on the same machine, so the best thing to do when accurate timing is necessary is to repeat the timing a few times and use the best time. The -r option is good for this; the default of 5 repetitions is probably enough in most cases. You can use time.process_time() to measure CPU time.
There is a certain baseline overhead associated with executing a pass statement. The code here doesn’t try to hide it, but you should be aware of it. The baseline overhead can be measured by invoking the program without arguments, and it might differ between Python versions.
Examples¶
It is possible to provide a setup statement that is executed only once at the beginning:
In the output, there are three fields. The loop count, which tells you how many times the statement body was run per timing loop repetition. The repetition count (‘best of 5’) which tells you how many times the timing loop was repeated, and finally the time the statement body took on average within the best repetition of the timing loop. That is, the time the fastest repetition took divided by the loop count.
The same can be done using the Timer class and its methods:
The following examples show how to time expressions that contain multiple lines. Here we compare the cost of using hasattr() vs. try / except to test for missing and present object attributes:
To give the timeit module access to functions you define, you can pass a setup parameter which contains an import statement:
Another option is to pass globals() to the globals parameter, which will cause the code to be executed within your current global namespace. This can be more convenient than individually specifying imports:
How do I get time of a Python program’s execution?
I have a command line program in Python that takes a while to finish. I want to know the exact time it takes to finish running.
I’ve looked at the timeit module, but it seems it’s only for small snippets of code. I want to time the whole program.
38 Answers 38
The simplest way in Python:
This assumes that your program takes at least a tenth of second to run.
In Linux or Unix:
For more verbose output,
I put this timing.py module into my own site-packages directory, and just insert import timing at the top of my module:
I can also call timing.log from within my program if there are significant stages within the program I want to show. But just including import timing will print the start and end times, and overall elapsed time. (Forgive my obscure secondsToStr function, it just formats a floating point number of seconds to hh:mm:ss.sss form.)
Note: A Python 3 version of the above code can be found here or here.
I like the output the datetime module provides, where time delta objects show days, hours, minutes, etc. as necessary in a human-readable way.
Sample output e.g.
As J.F. Sebastian mentioned, this approach might encounter some tricky cases with local time, so it’s safer to use:
time.clock() returns the processor time, which allows us to calculate only the time used by this process (on Unix anyway). The documentation says «in any case, this is the function to use for benchmarking Python or timing algorithms»
I really like Paul McGuire’s answer, but I use Python 3. So for those who are interested: here’s a modification of his answer that works with Python 3 on *nix (I imagine, under Windows, that clock() should be used instead of time() ):
If you find this useful, you should still up-vote his answer instead of this one, as he did most of the work ;).
You can use the Python profiler cProfile to measure CPU time and additionally how much time is spent inside each function and how many times each function is called. This is very useful if you want to improve performance of your script without knowing where to start. This answer to another Stack Overflow question is pretty good. It’s always good to have a look in the documentation too.
Here’s an example how to profile a script using cProfile from a command line:
Just use the timeit module. It works with both Python 2 and Python 3.
It returns in seconds and you can have your execution time. It is simple, but you should write these in thew main function which starts program execution. If you want to get the execution time even when you get an error then take your parameter «Start» to it and calculate there like:
time.clock has been deprecated in Python 3.3 and will be removed from Python 3.8: use time.perf_counter or time.process_time instead
time.clock()
Deprecated since version 3.3: The behavior of this function depends on the platform: use perf_counter() or process_time() instead, depending on your requirements, to have a well-defined behavior.
time.perf_counter()
Return the value (in fractional seconds) of a performance counter, i.e. a clock with the highest available resolution to measure a short duration. It does include time elapsed during sleep and is system-wide.
time.process_time()
Return the value (in fractional seconds) of the sum of the system and user CPU time of the current process. It does not include time elapsed during sleep.
Измерение времени выполнения скрипта#
Для оценки времени выполнения скрипта есть несколько вариантов. Тут используются самые простые варианты:
утилита Linux time
и модуль Python datetime
При оценке времени выполнения скрипта в данном случае не важна высокая точность. Главное — сравнить время выполнения скрипта в разных вариантах.
Утилита time в Linux позволяет замерить время выполнения скрипта. Для использования утилиты time достаточно написать time перед строкой запуска скрипта:
Нас интересует real время. В данном случае это 4.7 секунд.
datetime #
Второй вариант — модуль datetime. Этот модуль позволяет работать со временем и датами в Python.
Похожие публикации:
- Как объединить строки в c
- Как обучить искусственный интеллект
- Constraint sql что это
- Как в quake 3 сделать разрешение 1920×1080
Источник: amdy.su
Сколько времени требуется на изучение Python? (и прочие популярные вопросы про Python)
Привет! Python — очень универсальный язык. Он используется в самых разных проектах и многими крупными организациями, включая Facebook, NASA, Reddit и Amazon. Крупным компаниям нравится его мощь и универсальность, поэтому можно ожидать, что популярность языка Python будет расти во всем мире.
Вряд ли найдется такая техническая работа, в которой нельзя было бы применить язык Python, что сделает вас более ценным для любого работодателя или клиента. Широкий набор библиотек Python значительно упрощает процесс кодирования, поскольку вы можете просто ввести действие из библиотеки в свой код. Более того, поскольку Python является открытым исходным кодом, список библиотек и ресурсов постоянно растет. По мере роста популярности кодирования на Python пользователи будут находить все больше универсальных библиотек, которые помогут им писать больше кода за меньшее время и оптимизировать существующий контент.
Сложно ли изучать Python для начинающих?
Python можно считать языком программирования, удобным для начинающих, поскольку в нем приоритет отдается читабельности, что облегчает его понимание и использование. Его синтаксис имеет сходство с английским языком, что позволяет начинающим программистам, владеющим хотя бы базовым английским языком, легко погрузиться в мир разработки.
Python также является гибким, динамически типизированным языком, что означает отсутствие жестко установленных правил, а значит, он более интуитивен. Это также более щадящий язык, способный функционировать с некоторым количеством ошибок.
На самом деле, простота использования была одним из основополагающих принципов Python, когда он был создан в 1989 году Гвидо ван Россумом (и выпущен позже, в 1991 году). Первоначальной целью Python было сделать программирование легким, так как основное внимание уделялось читаемости кода. Он также отличается своей гибкостью.
Он может работать на различных платформах, таких как Windows, Linux и Mac OS, и является программным обеспечением с открытым исходным кодом. Поскольку читаемость и другие структурные элементы Python разработаны для простоты понимания, это отличный язык для начинающих, так как основы Python достаточно интуитивно понятны. Однако Python не ограничивается базовым использованием.
Он поддерживает некоторые из самых сложных веб-сайтов и приложений в мире. Python поддерживает все возможности объектно-ориентированного языка программирования, а также процедурно-ориентированного языка программирования. Поэтому не случайно, что Python является предпочтительным выбором для разработчиков, специалистов по анализу данных и инженеров-программистов.
На курсах Python, подобных курсу Skillbox, вы изучите такие основные понятия, как библиотеки, словари и списки, которые необходимы для работы, ориентированной на работу с данными. Правильное обучение даст вам фундаментальное понимание Python, что в свою очередь позволит вам изучить более сложные концепции машинного обучения и науки о данных. Изучить Python, однако, относительно просто.
Могу ли я изучать Python самостоятельно?
Да, благодаря относительной простоте языка Python его можно начать изучать самостоятельно. Очень просто установить язык и запускать его с любого компьютера. Если вы столкнетесь с проблемами, существует большая и очень динамичная база пользователей Python , что позволяет легко найти сообщество, готовое ответить на вопросы.
Чтобы ускорить процесс обучения, многие начинающие разработчики Python записываются на курсы Python , такие как сертификационный курс SKILLBOX , БРУНОЯМ, CODDY, ХЕКСЛЕТ по программированию на Python , который позволяет изучить основы Python у опытных экспертов и получить практический опыт написания строк кода. На самом деле, курсы кодирования и курсы по науке о данных становятся все более популярным вариантом для тех, кто хочет изучать Python , и не только для неофитов-разработчиков Python — как и в других областях техники, специалистам по Python необходимо постоянно учиться, чтобы оставаться на вершине изменений в языках программирования, методах и тенденциях в науке о данных. Еще одна замечательная особенность Python — богатая документация, доступная на сайте Python . org . Существует также множество сайтов, позволяющих практиковать Python и оставаться в курсе последних событий, например practicepython . org или codingbag . com . Участие в сообществах с открытым исходным кодом, таких как GitHub или Bootstrap , также может помочь вам оставаться в курсе событий. Если вы хотите узнать, доступно ли в Python конкретное приложение или библиотека с определенной функциональностью, существует множество источников информации. На сайте Python есть Индекс пакетов Python (также известный как » Cheese shop «). Там также есть страница поиска по ряду источников информации, связанной с Python .
Сколько времени требуется для изучения Python новичку?
Новичку потребуется около 6-8 недель, чтобы изучить основы Python . Именно столько времени потребуется, чтобы научиться понимать большинство строк кода на Python . Для перехода к новой карьере разработчика Python потребуется значительно больше времени на изучение Python .
Сколько часов требуется для изучения Python?
Если вы новичок и хотите выучить Python за два месяца или меньше, вам придется посвятить изучению Python полный рабочий день. Если вы будете тратить на изучение Python 40 часов в неделю, то в конечном итоге на полное развитие ваших навыков в Python уйдет около 250 часов. Большинство новичков, заинтересованных в изучении Python , разрабатывают план, согласно которому они тратят определенное количество часов в день на изучение основ Python , а другую часть дня — на применение этих навыков на практике.
Трудно ли изучать Python?
Хотя Python считается одним из самых простых языков программирования для начинающих, освоить его может быть нелегко. Любой человек может выучить Python , если будет усердно работать над ним, но чтобы стать разработчиком Python , потребуется много практики и терпения. Однако относительная простота языка не умаляет его возможностей и полезности.
Python , по сути, является одним из самых популярных языков программирования, используемых как в крупных технологических компаниях, так и в учебных программах, университетах и небольших стартапах. Когда дело доходит до изучения программирования, Python является лучшим языком для начала, поскольку он удобен для пользователя.
Он имеет более интуитивный стиль кодирования и обладает многими другими преимуществами для разработчиков и конечных пользователей. Отчасти поэтому курсы программирования на Python стали столь популярны: после короткого сертификационного курса вы сможете вооружиться одним из самых востребованных на рынке труда наборов навыков. Еще одна причина, по которой Python несложно выучить?
Он доступен. Python доступен на официальном сайте бесплатно. Кроме того, наличие открытого исходного кода означает, что вы или любой другой человек может обновлять и добавлять новые функции в Python . Кроме того, Python может эффективно работать на всех платформах, таких как Windows , Mac или Linux . Таким образом, он не зависит от одной платформы и не ограничен ею. В профессиональном плане Python часто используется для внутренней веб-разработки, искусственного интеллекта и анализа данных. Этот язык программирования уже использовался для создания инструментов повышения производительности, игр и настольных приложений.
Стоит ли изучать Python в 2023 году?
Да, изучать Python в 2023 году стоит, потому что некоторые из самых горячих областей техники, включая машинное обучение и искусственный интеллект, в значительной степени зависят от программистов со знанием Python . Благодаря популярным библиотекам ML , таким как Pandas и Scikit — learn , Python является самым популярным языком в таких областях, как наука о данных, анализ данных и машинное обучение. Это важно, поскольку спрос на специалистов со знаниями в области ML постоянно растет, и, по прогнозам, к 2024 году стоимость рабочих мест в области ML составит 31 миллиард долларов. Благодаря универсальности языка Python — его многочисленным функциям и приложениям — он может быть полезен в самых разных сферах деятельности. Действительно, вам следует изучить хотя бы основы, если ваша карьера связана с программным обеспечением, веб-технологиями, данными, продуктами или дизайном.
Изучать Python 2 или Python 3?
Вам следует изучать Python 3, который более востребован работодателями и включает систему типизации. Хотя в Python 2 используется устаревший синтаксис, он все еще находит применение в DevOps . К основным преимуществам Python 3 относятся синтаксис — понятные команды, встроенные в код Python 3, делают его более удобным для пользователя, — а также более точное деление целых чисел, возможность представления иностранных языков и популярных эмодзи с помощью Unicode и совместимые с форвардами библиотеки (хотя это может коснуться только более продвинутых разработчиков Python ). Кроме того, Python 2 больше не поддерживается, и уязвимости безопасности больше не будут исправляться.
Могу ли я изучать Python самостоятельно?
Да, изучить Python самостоятельно абсолютно возможно. Хотя это может повлиять на количество времени, которое вам потребуется на изучение Python , существует множество бесплатных онлайн-курсов, видео-советов и других интерактивных ресурсов, которые помогут любому научиться программировать на Python . Одно из преимуществ Python заключается в том, что сообщество разработчиков Python огромно и полезно. Не стесняйтесь обращаться за помощью к мастеру-программисту в Интернете по любым вопросам — от вопросов по основам Python до получения отзывов о ваших проектах или совета по карьере.
Нужно ли мне хорошо знать математику, чтобы изучать Python?
Для изучения Python не обязательно хорошо разбираться в математике. Хотя понимание математики на уровне средней школы и помогает, на самом деле вы можете изучать Python практически без математических способностей. Более того, недавнее исследование показало, что коммуникативные навыки важнее математических, когда речь идет о кодировании, и что практика найма должна отражать это.
Сколько времени нужно для изучения Python в области науки о данных?
По разным оценкам, изучение Python для Data Science может занять от трех до 12 месяцев. Это может занять больше времени, чем общее изучение Python , потому что специалисты по изучению данных используют Python иначе, чем программисты. В мире науки о данных Python может использоваться для построения моделей, поиска, очистки и визуализации данных. Изучение Python применительно к науке о данных означает уделить больше времени изучению специальных модулей и библиотек, таких как Numpy и Pandas .
Можно ли выучить Python за две недели?
Вполне возможно изучить основы языка Python за две недели постоянного изучения и практики, но для того, чтобы приобрести достаточный опыт работы над проектами, скорее всего, потребуется больше времени. Разумно ожидать, что к концу двухнедельного периода вы будете понимать основы Python (включая переменные и типы, основные операторы, форматирование строк, циклы, функции и многое другое), изучите пару библиотек и начнете работать над проектами на Python . Конечно, существует не один способ изучения Python , и то, насколько быстро вы сможете освоить язык, во многом зависит от метода. Тем не менее, большинство онлайн-курсов по Python потребуют более двух недель.
Могу ли я изучать Python без опыта программирования?
Да, вы можете изучать Python без опыта программирования. На самом деле, Python так популярен отчасти благодаря своей простоте в использовании и интуитивной понятности. Для людей, не имеющих опыта программирования, Python считается идеальным языком программирования. Его простой синтаксис настолько доступен, что код на Python можно читать так же, как английские команды. До новых встреч!
Источник: quasa.io
Подсчет Частоты Повторения Слова в Файле с Помощью Python
Abder-Rahman Ali Last updated Jul 1, 2016
Read Time: 4 min
Вы когда нибудь задавались вопросом, как быстро определить основную тему какого-то документа? О чем в нем говорится больше всего? Позвольте я вам подскажу. Составьте список уникальных слов упоминающихся в документе, и подсчитайте сколько раз каждое слово упоминалось (частоту). Это покажет вам, чему, в первую очередь, посвящен документ.
Но сделать это в ручную не просто, поэтому нам нужно какое-то средство для автоматизации, не так ли?
Да, автоматизировав процесс, справится с такой задачей гораздо проще. Давайте посмотрим, каким образом мы можем составить список слов из файла и посчитать частоту их употребления, используя Python.
Тестовый Файл
В этом уроке, мы будем использовать файл test.txt в качестве тестового. Предлагаю вам его закачать, прямо сейчас, только не открывайте его! Давайте лучше поиграем немного. Текст в этом файле из одного из моих уроков на Envato Tuts+. Давайте попробуем угадать, на основании частотности словоупотребления, из какого урока был взят этот текст.
Начнем нашу игру!
Регулярные Выражения
Так как мы собираемся применять шаблоны в нашей игре, нам нужно воспользоваться регулярными выражениями (regex). Если «регулярные выражения» для вас незнакомый термин, посмотрите определение из Википедии:
Последовательность символов, которые определяют шаблон поиска, главным образом для определения соответствия шаблона строке, или строкового соответствия, операции типа «найти и заменить». Концепция возникла в 1950-х годах, когда американский математик Стивен Клини сформулировал описание регулярного языка, и стала активно использоваться в текстовых утилитах под UNIX: редактор ed, фильтр grep.
Если вы хотите узнать больше о регулярных выражениях, прежде чем продолжать этот урок, вы можете посмотреть тьюториал Регулярные выражения в Python, и потом вновь вернуться к этому уроку.
Пишем Программу
Давайте начнем шаг за шагом работать над нашей программой. Первое, что мы должны сделать — сохранить текстовый файл в виде строковой переменной.
document_text = open(‘test.txt’, ‘r’)
text_string = document_text.read()
Теперь, давайте сделаем все буквы в нашем документе строчными, что бы нам легче было применить регулярное выражение, используем при этом функцию lower():
text_string = document_text.read().lower()
Давайте теперь запишем регулярное выражение, которое вернет нам все слова, количество букв в которых лежит в диапазоне [3-15] . То, что мы начнем с 3 , поможет отсеять не интересные для частотного анализа слова такие как и, с, не, а и другие, а слова длинна которых больше 15 букв, могут быть неправильными. Регулярное выражение для такого случая, запишется следующим образом:
b[a-z]3,15>b
b относится к границам слова. Что бы узнать об этом побольше, посмотрите этот урок.
Поиск на основе данного регулярного выражения может быть описан таким кодом:
match_pattern = re.search(r’b[a-z]b’, text_string)
Так как мы хотим пройтись по всем словам в документа, мы должны использовать функцию findall :
Возвращает все не пересекающиеся совпадения с шаблоном в строке, в виде списка строк. Строка просматривается слева на право, и совпадения возвращаются в порядке нахождения. Если одна или более групп соответствуют шаблону, возвращается список групп; это будет список кортежей, если шаблону соответствует более чем одна группа. Пустые соответствия включены в результат, если они не затрагивают начало других соответствий.