В мире программирования, измерение времени выполнения кода является важной задачей при оптимизации производительности программ. В Python есть несколько способов, позволяющих измерить время выполнения кода.
Все приведенные ниже способы могут быть использованы для измерения времени выполнения любого фрагмента кода на Python — от одной строки до целых программ.
Модуль time предоставляет функцию time(), которая возвращает текущее время в секундах с начала эпохи. Секунды могут использоваться для измерения времени выполнения кода. Вот как это можно сделать:
import time start_time = time.time() # здесь находится блок кода, чье время выполнения нужно измерить end_time = time.time() print(‘Время выполнения кода:’, end_time — start_time)
В этом примере мы импортировали модуль time и использовали функцию time(), чтобы получить текущее время перед выполнением фрагмента кода и после него. Разность между этими временами показывает, сколько секунд заняло выполнение кода.
Однако этот метод не всегда точен, так как точность времени зависит от системных настроек и ядра операционной системы. Кроме того, он может быть не точен для различных систем/платформ.
Как узнать время выполнения программы? #python #программирование
2. Модуль datetime
Модуль datetime можно использовать для более точного измерения времени выполнения кода. Вот пример:
import datetime start_time = datetime.datetime.now() # здесь находится блок кода, чье время выполнения нужно измерить end_time = datetime.datetime.now() print(‘Время выполнения кода:’, end_time — start_time)
Здесь мы использовали объект datetime.datetime для получения текущего времени до и после исполнения кода. Объект datetime.datetime.now() предоставляет более точное время, чем функция time() из модуля time.
3. Модуль timeit
Модуль timeit позволяет измерить время выполнения кода на Python и даже предоставляет возможность повторения исполнения кода несколько раз, чтобы получить более точные результаты.
Вот как мы можем использовать модуль timeit:
import timeit code_to_test = «»» # здесь находится блок кода, чье время выполнения нужно измерить «»» elapsed_time = timeit.timeit(code_to_test, number=100)/100 # создаем среднее время выполнения print(«Среднее время выполнения кода:», elapsed_time)
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:
Управление временем на python | Модуль time python (питон)
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.
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.
Полезные приемы для работы с последним элементом списка в Python
Функция bin() в Python: синтаксис и примеры преобразования числа в двоичное представление
Основные способы определения палиндрома в строке на языке Python
Спецсимволы, экранирование символов и raw-строки в Python
Использование срезов для манипулирования списками в Python
Срезы строк в Python: синтаксис и примеры использования
Источник: fullstacker.ru
Язык Python. Библиотека schedule. Выполнение по расписанию
Сегодня полезная библиотека schedule, она позволяет запускать функции по расписанию. Конечно, выполнение по расписанию можно организовать разными другими способами, но schedule специально ориентирована на такое использование.
schedule принимать элементы расписания: план выполнения задания и имя функции для запуска с возможными параметрами. План выполнения как обычно определяется или интервалом или точным указанием времени и интервалом. Далее через какой-либо промежуток вызывается метод run_pending() , который проверяет планы выполнения и при необходимости выполняет задания.
В программе sch4001.py я привожу, как мне кажется очень полезный пример, как можно использовать библиотеку schedule вместе с многопоточностью . В основном потоке запускается поток thr , в котором реализован запуск функции mess() по расписанию. При этом в основном потоке может реализовываться какой-то свой алгоритм.
Пока любители языка Python . Подписываемся на мой канал Old Programmer .
Источник: dzen.ru