Как засечь время выполнения программы в питоне

Как измерить время выполнения в Python с помощью модуля Timeit

Связанные ответы

Как рассчитать время выполнения в Python?
Пример 1: Использование модуля time

1. Сохраните метку времени в начале кода start с помощью time() .
2. Сохраните временную метку в конце кода end .
3. Найдите разницу между end и start, которая дает время выполнения.

Как вычислить время выполнения?

Вычислить время выполнения

Разница между временем окончания и временем начала — это время выполнения. Получите время выполнения, вычитая время начала из времени окончания.

Что такое %timeit в Python?

Исходный код: Lib/timeit.py. Этот модуль предоставляет простой способ засечь время для небольших фрагментов кода Python. Он имеет как интерфейс командной строки, так и вызываемый интерфейс. Он позволяет избежать ряда распространенных ловушек при измерении времени выполнения.

Как измерить время выполнения Python с помощью модуля Timeit?
Измерение времени выполнения в сценарии Python: timeit.timeit() , timeit.repeat()

Простой способ замерить скорость работы кода в python

1. import timeit def test(n): return sum(range(n)) n = 10000 loop = 1000 result = timeit. …
2. результат = timeit. …
3. print(timeit. …
4. repeat = 5 print(timeit. …
5. %timeit test(n) # 259 мкс ± 4,87 мкс на цикл (среднее ± стд.

Что такое время Perf_counter () Python?

Функция perf_counter() всегда возвращает плавающее значение времени в секундах. Возвращает значение (в долях секунды) счетчика производительности, т.е. часов с максимально возможным разрешением для измерения короткого промежутка времени. Оно включает время, прошедшее во время сна, и является общесистемным.

Как получить HH MM SS в Python?

Конструктор timedelta создает объект timedelta, представляющий время в формате дней, часов, минут и секунд (дни, hh:mm:ss.ms). Например, datetime. timedelta(seconds=6010) вернет 1 час 40 минут 10 секунд.

Что такое время выполнения кода?

Время выполнения задачи определяется как время, затраченное системой на выполнение этой задачи. Время выполнения программы равно сумме времени выполнения ее операторов. Существует множество способов вычисления времени выполнения программы в C#.

Что такое время выполнения в программировании?

В информатике время выполнения, время работы или время исполнения — это заключительная фаза жизненного цикла компьютерной программы, в которой код выполняется на центральном процессоре (ЦП) компьютера в виде машинного кода.

Что такое общее время выполнения?

Время выполнения или процессорное время, которое мы называем Ciэто общее время выполнения процесса; это время обычно не зависит от времени инициирования, но часто зависит от входных данных.

Каков вывод метода time () в Python?

Метод времени time() в Pythom возвращает время как число с плавающей точкой, выраженное в секундах с момента эпохи, в UTC.

Как вычислить часы и минуты в Python?
После этого мы можем продолжить и вычислить значение часа из секунд.

1. Получение значения часа. Чтобы получить значение часа из секунд, мы будем использовать оператор деления на пол (//). …
2. Получите значение минуты. …
3. Получите значение секунд. …
4. Полный код.

Что такое %time в Jupyter?

Команда %timeit используется для измерения времени выполнения фрагмента кода. Мы подробно описали разницу между командами %timeit и %%timeit в блокноте Jupyter и то, как они используются в программе. В этом руководстве также упоминаются различные опции команды timeit.

Как рассчитывается процессорное время выполнения программы?

Процессорное время = IC * CPI / тактовая частота.
Как SQL рассчитывает время выполнения программы?
Использование статистики клиента

1. Перейдите в Меню >> Запрос >> > Выберите Включить статистику клиента.
2. Выполните запрос.
3. В панели результатов вы увидите новую вкладку Статистика клиента.
4. Перейдите на вкладку Статистика клиента, чтобы посмотреть время выполнения.

Как рассчитывается время выполнения трубопровода?

Пункт-04: Расчет времени конвейерного выполнения —

Количество тактов, занятых первой инструкцией = k тактов. После того, как первая инструкция полностью выполнена, за один тактовый цикл выходит одна инструкция. Таким образом, количество тактов, затрачиваемых на каждую оставшуюся инструкцию = 1 такт.

Related posts:

• Cómo medir el tiempo de ejecución en Python
• Как сделать таймер в Python
• Как сделать таймер обратного отсчета в Python
• Как использовать Cython
• Как найти стандартное отклонение в Python
• Cómo hacer un temporizador de cuenta atrás en Python
• Что такое Abs в Python
• Как вычислить среднее значение в Python
• Как найти медиану в Python
• Как проверить, существует ли ключ в словаре Python
• Как сделать цифровые часы на Python
• Как сделать секундомер в Python

Источник: geocentr-msk.ru

Потоки в Python

1. Мы импортировали функции sleep() и perf_counter() из модуля time :

from time import sleep, perf_counter

2. Далее создали функцию, которая выполняется за одну секунду.

def task(): print(‘Начали выполнение задачи. ‘) sleep(1) print(‘Выполнено’)

3. Затем получили значение счетчика производительности с помощью функции perf_counter() :

start_time = perf_counter()

4. Дважды вызвали функцию task() :

task() task()

5. Получили значение счетчика производительности с помощью функции perf_counter() :

end_time = perf_counter()

6. Вывели время, необходимое для завершения выполнения функции task() дважды:

print(f’Выполнение заняло секунд.’)

Вывод

Начали выполнение задачи.
Выполнено
Начали выполнение задачи.
Выполнено
Выполнение заняло 2.00 секунд.

Как и следовало ожидать, выполнение программы занимает около двух секунд. Если вызвать функцию task() 10 раз, то на выполнение займет примерно 10 секунд.

На следующей диаграмме показано, как работает программа:

Сначала выполняется функция task() , и она «засыпает» на одну секунду. Затем она выполняется во второй раз и также «засыпает» еще на одну секунду. Наконец, программа завершается.

Когда функция task() вызывает функцию sleep() , процессор простаивает. Другими словами, ЦП ничего не делает, что неэффективно с точки зрения использования ресурсов.

В этой программе есть один процесс с одним потоком, который называется главным потоком. Поскольку программа имеет только один поток, она называется однопоточной.

Модуль threading для мультипоточных проограмм

Чтобы создать многопоточную программу, необходимо использовать Python-модуль threading .

1. Импортируем класс Thread из модуля threading :

from threading import Thread

2. Создадим новый поток, инстанцировав экземпляр класса Thread :

new_thread = Thread(target=fn,args=args_tuple)

Thread() принимает множество параметров. Мы использовали основные из них:

• target : указывает функцию ( fn ) для выполнения в новом потоке.
• args : указывает аргументы функции ( fn ). Аргумент args представляет собой кортеж.

3. Запустим поток, вызвав метод start() экземпляра Thread :

new_thread.start()

Если вы хотите дождаться завершения потока в главном потоке, вы можете вызвать метод join() :

new_thread.join()

После вызова метода join() главный поток будет ждать завершения второго потока.

Следующая программа иллюстрирует использование модуля threading :

from time import sleep, perf_counter from threading import Thread def task(): print(‘Начинаем выполнение задачи. ‘) sleep(1) print(‘Выполнено’) start_time = perf_counter() # создаем два новых потока t1 = Thread(target=task) t2 = Thread(target=task) # запускаем потоки t1.start() t2.start() # ждем, когда потоки выполнятся t1.join() t2.join() end_time = perf_counter() print(f’Выполнение заняло секунд.’)

Как это работает

1. Создаем два новых потока:

t1 = Thread(target=task) t2 = Thread(target=task)

2. Запускаем оба потока, вызвав метод start() :

t1.start() t2.start()

3. Ждем, пока потоки выполнятся:

t1.join() t2.join()

4. Выводим время выполнения:

print(f’Выполнение заняло секунд.’)

Вывод

Начинаем выполнение задачи.
Начинаем выполнение задачи.
Выполнено
Выполнено
Выполнение заняло 1.00 секунд.

Когда программа будет выполнена, в ней будет три потока: главный поток, созданный интерпретатором Python, и два потока, созданные программой.

Как хорошо видно из вывода, на выполнение программы ушла одна секунда вместо двух.

На следующей диаграмме показано, как выполняются потоки:

Передача аргументов в потоки

Следующая программа показывает, как передать аргументы в функцию, назначенную потоку:

from time import sleep, perf_counter from threading import Thread def task(id): print(f’Начинаем выполнение задачи . ‘) sleep(1) print(f’Задача выполнена’) start_time = perf_counter() # создаем и запускаем 10 потоков threads = [] for n in range(1, 11): t = Thread(target=task, args=(n,)) threads.append(t) t.start() # ждем, когда потоки выполнятся for t in threads: t.join() end_time = perf_counter() print(f’Выполнение заняло секунд.’)

Как это работает

1. Создаем функцию task() , принимающую аргумент id :

def task(id): print(f’Начинаем выполнение задачи . ‘) sleep(1) print(f’Задача выполнена’)

2. Создаем 10 новых потоков и передать каждому из них id . Список потоков используется для отслеживания всех вновь созданных потоков:

threads = [] for n in range(1, 11): t = Thread(target=task, args=(n,)) threads.append(t) t.start()

Примечание. Если вы вызовете метод join() внутри цикла, программа будет ждать завершения первого потока перед запуском следующего.

3. Дожидаемся завершения работы всех потоков, вызвав метод join() :

for t in threads: t.join()

Вывод

Начинаем выполнение задачи 1.
Начинаем выполнение задачи 2.
Начинаем выполнение задачи 3.
Начинаем выполнение задачи 4.
Начинаем выполнение задачи 5.
Начинаем выполнение задачи 6.
Начинаем выполнение задачи 7.
Начинаем выполнение задачи 8.
Начинаем выполнение задачи 9.
Начинаем выполнение задачи 10.
Задача 10 выполнена
Задача 8 выполнена
Задача 1 выполнена
Задача 6 выполнена
Задача 7 выполнена
Задача 9 выполнена
Задача 3 выполнена
Задача 4 выполнена
Задача 2 выполнена
Задача 5 выполнена
Выполнение заняло 1.02 секунд.

На все 10 потково ушло 1,02 секунды.

Примечание. Обратите внимание, что потоки выполняются не по порядку от 1 до 10.

Когда стоит использовать потоки

В предыдущей статье «Процессы и потоки» мы познакомились с двумя типами задач: связанные с вводом-выводом (I/O-bound) и связанные с процессором (CPU-bound).

Потоки оптимизированы для задач, связанных с вводом-выводом. Например: сетевые запросы, соединения с базами данных, ввод/вывод файлов.

Используем потоки на практике

Предположим, что у нас есть список текстовых файлов в папке, например, C:/temp/. Мы хотим заменить текст во всех файлах.

Однопоточная программа

Вот однопоточная программа, которая заменяет подстроку в текстовых файлах:

from time import perf_counter def replace(filename, substr, new_substr): print(f’Обрабатываем файл ‘) # получаем содержимое файла with open(filename, ‘r’) as f: content = f.read() # заменяем substr на new_substr content = content.replace(substr, new_substr) # записываем данные в файл with open(filename, ‘w’) as f: f.write(content) def main(): filenames = [ ‘c:/temp/test1.txt’, ‘c:/temp/test2.txt’, ‘c:/temp/test3.txt’, ‘c:/temp/test4.txt’, ‘c:/temp/test5.txt’, ‘c:/temp/test6.txt’, ‘c:/temp/test7.txt’, ‘c:/temp/test8.txt’, ‘c:/temp/test9.txt’, ‘c:/temp/test10.txt’, ] for filename in filenames: replace(filename, ‘ids’, ‘id’) if __name__ == «__main__»: start_time = perf_counter() main() end_time = perf_counter() print(f’Выполнение заняло секунд.’)

Вывод

Выполнение заняло 0.16 секунд.

Многопоточная программа

А вот программа, которая делает то же самое, но с помощью нескольких потоков:

from threading import Thread from time import perf_counter def replace(filename, substr, new_substr): print(f’Обрабатываем файл ‘) # получаем содержимое файла with open(filename, ‘r’) as f: content = f.read() # заменяем substr на new_substr content = content.replace(substr, new_substr) # записываем данные в файл with open(filename, ‘w’) as f: f.write(content) def main(): filenames = [ ‘c:/temp/test1.txt’, ‘c:/temp/test2.txt’, ‘c:/temp/test3.txt’, ‘c:/temp/test4.txt’, ‘c:/temp/test5.txt’, ‘c:/temp/test6.txt’, ‘c:/temp/test7.txt’, ‘c:/temp/test8.txt’, ‘c:/temp/test9.txt’, ‘c:/temp/test10.txt’, ] # создаем потоки threads = [Thread(target=replace, args=(filename, ‘id’, ‘ids’)) for filename in filenames] # запускаем потоки for thread in threads: thread.start() # ждем завершения потоков for thread in threads: thread.join() if __name__ == «__main__»: start_time = perf_counter() main() end_time = perf_counter() print(f’Выполнение заняло секунд.’)

Вывод

Обрабатываем файл c:/temp/test1.txt
Обрабатываем файл c:/temp/test2.txt
Обрабатываем файл c:/temp/test3.txt
Обрабатываем файл c:/temp/test4.txt
Обрабатываем файл c:/temp/test5.txt
Обрабатываем файл c:/temp/test6.txt
Обрабатываем файл c:/temp/test7.txt
Обрабатываем файл c:/temp/test8.txt
Обрабатываем файл c:/temp/test9.txt
Обрабатываем файл c:/temp/test10.txt
Выполнение заняло 0.02 секунд.

Как вы можете видеть из вывода, многопоточная программа работает намного быстрее.

Что нужно запомнить

• Используйте модуль threading для создания многопоточной программы.
• Используйте Thread(function, args) для создания нового потока.
• Вызовите метод start() класса Thread , чтобы запустить поток.
• Вызовите метод join() класса Thread , чтобы дождаться завершения потока в главном потоке.
• Используйте потоки только для программ, связанных с обработкой ввода-вывода.

Источник: codechick.io

Отслеживание времени работы на языке python

Индикаторы для определения степени выполнения работы скрипта или отдельной функции можно выделить в класс, который называется Progress Bar.

Progress Bar реализованы практически во всех языках программирования, но на Python-е внедрить такой индикатор максимально просто.

Наиболее распространённые модули называются: tqdm, progress и alive-progress.

Для примера выполнения каких-либо действий мы будем использовать модуль time, и показывать циклом отсчитывание секунд.

Для начала подключим модуль progress и time. После этого реализуем простой отчет до 10. Так как мы будем работать в командной строке, то используем компонент IncrementalBar модуля progress, который нам позволит отчитывать действия. Ниже представлен простой код и визуализация работы.

import time from progress.bar import IncrementalBar bar = IncrementalBar(`Countdown`, max = 10) for i in range(10): bar.next() time.sleep(1) bar.finish()

В итоге, при работе скрипта вы видим следующее:

Алгоритм предельно прост: сначала создаем переменную, в которой указываем имя Progress Bar-а и максимальное значение, а потом каждый раз увеличиваем ее методом next() на одно значение. В конце, для получения конечной информации о работе указываем метод finish().

При этом модуль progress содержит не только IncrementalBar, но и более 15 различных вариантов визуализации.

При использовании модуля tqdm нам надо его только добавить и использовать как один из параметров цикла. При этом данный модуль имеет больше опций чем progress, доступен для использования в jupyter notebook, а также достаточно информативен.

import time from tqdm import tqdm for i in tqdm(range(10)): time.sleep(1)

Результат работы при этом следующий:

Как можно заметить, даже без каких-либо настроек tqdm показывает нам время выполнения и за сколько выполняется один цикл (что очень удобно).

Последним вариантом реализации Progress Bar, который мы рассмотрим, будет модуль alive-progress.

В самом простом исполнении он похож на tqdm, но отображает чуть больше анимации в консоли.

Для его работы надо не только использовать модуль alive_progress, но и конструкцию with as (этот вариант наиболее простой, но не обязательный). Кроме этого, во время каждой итерации цикла нам надо вызывать bar(), чтобы увеличить значение progress bar.

import time from alive_bar(10) as bar: for I in range(10): bar() time.sleep(1)

Видим, что информации стало еще больше

Данные модули имеют крайне большое и разнообразное количество функций, которые позволяют сделать работу в консоли более информативной и понятной для пользователя. А также дать нам информацию о том, как быстро работает программа, сколько еще отработать осталось, и не завис ли скрипт.

Источник: newtechaudit.ru