Как засечь время в python

Модуль time в Python

Дальше перечислены самые распространенные функции, связанные со временем.

Python time.time()

Функция time() возвращает число секунд, прошедших с начала эпохи. Для операционных систем Unix 1 января 1970, 00:00:00 (UTC) — начало эпохи (момент, с которого время пошло).

Python time.ctime()

Функция time.ctime() принимает в качестве аргумента количество секунд, прошедших с начала эпохи, и возвращает строку, представляющую собой местное время.

Если запустить программу, то вывод будет выглядеть так:

Python time.sleep()

Функция sleep() откладывает исполнение текущего потока на данное количество секунд.

Класс time.struct_time

К значениям (элементам) объекта time.struct_time доступ можно получить как с помощью индексов, так и через атрибуты.

Python time.localtime()

Функция localtime() принимает в качестве аргумента количество секунд, прошедших с начала эпохи, и возвращает stuct_time в локальном времени.

Вывод этой программы будет следующим:

Python time.gmtime()

Функция gmtime() принимает в качестве аргумента количество секунд, прошедших с начала эпохи и возвращает struct_time в UTC.

Вывод этой программы будет следующим:

Python time.mktime()

Вывод будет следующий:

Python time.asctime()

Функция asctime() принимает struct_time (или кортеж, содержащий 9 значений, относящихся к struct_time ) в качестве аргумента и возвращает строку, представляющую собой дату.

Python time.strftime()

Функция strftime принимает stuct_time (или соответствующий кортеж) в качестве аргумента и возвращает строку с датой в зависимости от использованного формата. Например:

Вывод будет следующий:

Python time.strptime()

Источник

Модуль timeit в Python

Когда дело доходит до измерения времени выполнения фрагмента кода Python, у нас есть много идей. Как насчет простого использования модуля времени и экономии времени до и после выполнения программы? Звучит легко и хорошо, но это не так.

Когда программа выполняется, также запускаются многие фоновые процессы, чтобы сделать этот код исполняемым. Модуль времени не учитывает эти процессы. Если вам нужны точные измерения производительности времени, то модуль timeit – это то, что вам нужно.

Модуль timeit в Python запускает кусок кода 1 миллион раз (значение по умолчанию) и учитывает минимальное количество времени, которое потребовалось для запуска этого фрагмента кода. Давайте посмотрим, как работает модуль здесь.

Определение времени

Есть много способов использовать модуль timeit. Один из самых простых способов – использовать его непосредственно в CLI. Мы сделаем это в нашем первом примере, прежде чем перейти к другим примерам.

Пример

Мы начнем с использования модуля timeit непосредственно из интерфейса командной строки Python. Когда используется CLI, мы заметим, что модуль сам определяет количество повторений, выполняемых для одного и того же фрагмента кода. Вот примеры команд, которые мы выполнили для разных выражений:

Посмотрим на результат этой программы:

Выбор времени для фрагмента кода

Самое лучшее в модуле timeit – это то, что мы можем выбрать точный фрагмент кода, для которого мы хотим измерить производительность. Мы определим код установки и код для проверки производительности отдельно. Код установки запускается только один раз, тогда как основной код запускается 1 миллион раз:

Посмотрим на результат этой программы:

Обратите внимание, что лучше всего сохранить операторы импорта в самом коде установки, чтобы не вносить никаких изменений при выполнении основного кода.

Время записи для многострочного кода из CLI

Если создание сценария для вас неосуществимо и вы хотите быстро проверить код на его производительность, также можно использовать код непосредственно из интерфейса командной строки:

Посмотрим на результат этой программы:

Обычно сравнивают два блока кода

Если вам нужна действительно простая идея, сравнивая два фрагмента кода о том, насколько быстро один прогон формирует другой, есть довольно простой способ сделать это:

Просто используйте функцию default_timer(), чтобы запустить время и снова, чтобы найти для нее разницу. Это самый простой способ использовать модуль для определения производительности кода. Это также заставляет вас делать свой код в виде функций, которые являются модульными объектами.

Другой способ сделать то же самое, не касаясь исходного скрипта, скажем test.py, который содержит такие функции, как:

Используйте модуль timeit следующим образом:

Источник

Модуль time

Модуль time из стандартной библиотеки языка программирования Python содержит массу полезных методов для работы со временем. С его помощью можно получать информацию о текущей дате и времени с точностью до миллисекунд, выводить эти сведения в необходимом формате, а также управлять ходом выполнения программы, добавляя задержки по таймеру.

Текущее время в Python

Работа методов из модуля time основывается на общепринятой системе описания времени, которая справедлива для Unix, а также для POSIX-совместимых ОС. Согласно ее концепции, текущее время представляется в виде обыкновенного вещественного значения в секундах, прошедших с момента начала эпохи и до сегодняшнего дня. Отправной точкой для времени считается 1 января 1970 года, когда счетчик секунд имел полностью нулевое значение.

С тех пор это число постоянно растет, позволяя людям работать с различными видами дат в максимально точном представлении. В случае необходимости секунды переводятся в часы, дни, месяцы и годы, предоставляя пользователю удобный вид отображения времени. Чтобы увидеть количество секунд, прошедших с момента начала эпохи, достаточно вызвать метод time(). Но перед этим необходимо подключить модуль time с помощью операции импорта.

Как можно увидеть из данного примера, функция print получает в качестве единственного параметра число, возвращенное из метода time(), после чего выводит его на экран. Таким образом, с 1 января 1970 года прошло уже более полтора миллиарда секунд. Но подобное представление времени совсем неудобно для пользователя программы. Чтобы отобразить текущую дату в более комфортном виде, стоит передать функции print результат работы метода ctime(), не забыв произвести импорт соответствующей ему библиотеки time.

В результате выполнения вышеописанной программы на экране будут отображены точные сведения о текущем времени, которые включают в себя день недели, название месяца, его число, часы, минуты, секунды и год. Кроме того, в качестве параметра методу ctime() можно передать любое значение в секундах, полученное при помощи упомянутого ранее time().

Методы

Для работы с временем в стандартной библиотеке языка Python имеется множество самых разных методов. Наиболее популярные функции, реализованные в модуле time, описаны в следующей таблице. Здесь можно найти их название, а также краткую характеристику.

Форматированный вывод

Принцип работы метода ctime() заключается в представлении секундного вещественного значения в более удобном виде, благодаря автоматическому форматированию. Некоторым пользователям предложенный подобным образом вывод данных может показаться чересчур сложным для восприятия либо же недостаточно информативным. Именно поэтому методы модуля time позволяют создавать свои уникальные типы форматирования для дат. В данном случае речь пойдет о функции strftime, принимающей в качестве параметров текущее время и шаблон, который будет использоваться для форматирования полученного объекта.

В следующем примере демонстрируется вывод значения, переданного функцией localtime() в strftime. То есть, мы в Python получим текущее время и выведем его в отформатированном виде. Первым аргументом метода strftime является строка с некоторым набором правил для форматирования, каждое из которых указано при помощи символа %. В результате, на экране выводится информация, включающая название месяца, число и год.

Существует большое количество символов форматирования, отвечающих за отображение отдельных свойств объекта, представляющего собой дату. Важно запомнить, что каждое новое правило необходимо отделять знаком %. Все доступные типы форматов для вывода данных о времени подробно описаны в следующей таблице. Их можно передавать методу strftime в любом порядке, помещая в строковый литерал, который служит параметром.

Применение метода sleep

Выполнение многих задач в программировании так или иначе связано с течением времени. Иногда программа должна прекращать ход своего выполнения на определенное количество секунд, минут или часов. Это вполне может потребоваться в тех случаях, когда компьютер взаимодействует с какой-либо внешней системой, например, базой данных, которая должна завершить выполнение собственных задач, прежде чем перейти к следующему действию.

Перевести программу в ждущий режим, временно заморозив ее работу, можно при помощи метода sleep, доступного в модуле time. Его единственным аргументом является количество секунд, которое следует выждать программе, прежде чем перейти к дальнейшему шагу из прописанного алгоритма. В следующем фрагменте кода функция sleep работает 10 секунд.

Как можно увидеть из результатов выполнения кода, вначале на экран выводится стартовое сообщение, после чего программа прекращает свою работу ровно на 10 секунд, поскольку метод sleep получает переменную pause в качестве аргумента. Затем отображается последняя запись, информирующая пользователя о том, какое количество секунд длилась задержка.

Время выполнения программы

Существует множество разных задач, для решения которых нужно найти время, потраченное на работу программы либо отдельных ее блоков. Чтобы найти данную величину, достаточно посчитать разницу в секундах между точкой старта определенной функции и местом, где она завершает свою работу. В следующем примере демонстрируется применение методов time() для получения текущего времени, чтобы в конечном итоге выявить, как долго работал блок кода. Метод sleep() здесь увеличивает время выполнения программы на 5 секунд.

Несмотря на простоту вышеописанного подхода, использовать его в серьезных целях, где требуется точный и независимый от ОС результат, не рекомендуется. Все дело в том, что числовое значение времени, получаемое таким образом, может иметь погрешности за счет внутренних особенностей работы компьютера, в среде которого выполняется программа. Например, системные часы могут быть подкорректированы вручную пользователем во время выполнения программы. Корректировка может произойти и автоматически, если настроена синхронизация системных часов по NTP.

Таким образом, может случиться такая ситуация, что функция вернет значение меньшее, чем при предыдущем вызове.

monotonic

По этой причине лучше всего использовать метод monotonic(), впервые появившийся в версии Python 3.3 на некоторых платформах, а начиная с выпуска 3.5 ставший доступным абсолютно везде. Его главной особенностью является точное представление измеряемого количества времени, вне зависимости от работы ОС и текущей платформы. Используемый таймер никогда не вернет при повторном вызове метода значение, которое будет меньше предыдущего. Это позволяет избежать многих ошибок, а также неожиданного поведения.

В примере программы, описанном выше, продемонстрирована работа функции monotonic(). Принцип ее применения такой же, как и в предыдущем примере, однако здесь результат обладает гарантированной точностью и независим от внешних условий. Для отображения времени в более комфортной форме используется небольшое форматирование результата.

Заключение

Используя стандартный библиотечный модуль time в Python 3, можно всячески взаимодействовать с информацией о текущем времени. Таким образом, использование библиотеки дает возможность:

Источник

Как можно засечь время выполнения каждой из функций и суммарное время выполнения программы

Есть код с тремя сотрировками, есть отчет о времени выполнения программы. Как можно засечь время выполнения каждой из функций и суммарное время выполнения программы. Еще, если не сложно, посоветуйте как сократить программу.

4 ответа 4

Чтобы измерить время выполнения программы, можно time команду использовать (часто встроена в shell):

Чтобы посмотреть сколько времени индивидуальные функции занимают, можно cProfile модуль использовать:

В графическом виде результаты удобно в KCachegrind просматривать. Пример команд. Больше вариантов: How can you profile a script?

line_profiler позволяет построчно сравнение производить.

Содержание:

timeit

Чтобы измерить производительность отдельной функции, можно timeit модуль использовать:

Тот же интерфейс предоставляет pyperf модуль (помимо прочего):

Для интерактивной работы можно %timeit magic в ipython/jupyter notebook использовать.

reporttime.py

Оптимизируя выполнение функции, стоит убедиться что она работает корректно (тесты), что изменения действительно ускорили её работу (сравнение производительности). Для этого можно pytest-benchmark использовать.

Результаты

Таблица показывает, что на уже отсортированном вводе sorted_insertion() функция заметно выигрывает (в этом случае линейное время для этой функции требуется по сравнению с квадратичным для sorted_selection() и sorted_bubble() ). Для случайного ввода, производительность примерно одинаковая. sorted_bubble() хуже во всех вариантах.

make-figures.py

Чтобы нарисовать время выполнения функций для разных вводов:

Результаты

Рисунки подтверждают, что sorted_insertion() показывает линейное поведение на отсортированном вводе ( seq_range =0,1,2,3,4. n-1 ). И квадратичное на случайном вводе ( seq_random ). Коэффициент перед log2(N) показывает приближённо соответствующую степень в функции роста алгоритма в зависимости от размера ввода:

reporttime + pandas

Собрав результаты измерений времени выполнения функций сортировки из daedra.py ( sorted_*() ) для разных типов (уже отсортированный/случайный) и размеров ввода (длины от 1 до 100000):

Удобно исследовать результаты интерактивно, используя pandas.DataFrame :

К примеру, чтобы сравнить поведение функций на уже отсортированном вводе:

Поведение на случайном вводе:

Или сравнить поведение одной функции для разных типов ввода на одном графике:

Источник

Модуль time в Python 3 обеспечивает доступ к нескольким различным типам, каждые из которых применяются для разных целей. Функция monotonic() может использоваться для измерения прошедшего времени в длительном процессе. Она никогда не уменьшает значение времени, даже если изменяется системное время.

Обратите внимание

Сравнение часов

Детали реализации таймера возможность которой предоставляет модуль time Python зависят от платформы. Используйте get_clock_info() для получения основной информации о текущей реализации, включая доступную точность часов:

Этот вывод для Mac OS X показывает, что Python time таймеры monotonic и perf_counter реализованы с использованием одного и того же базового системного вызова:

Основной таймер в Python

Эпоха — это начало измерения времени, которым для систем Unix является 0:00 1 января 1970 года. Хотя значение всегда является числом с плавающей запятой, фактическая точность зависит от платформы:

Десятичная дробь полезна при хранении или сравнении дат, но не для создания читаемых человеком представлений. Для регистрации или вывода времени более полезной может оказаться функция ctime() :

Второй вызов print() в этом примере иллюстрирует, как использовать ctime() для форматирования значения времени, которое отличается от текущего:

Таймер относительного времени

Python time() использует системные часы, которые часы могут быть изменены пользовательскими или системными службами для синхронизации часов на нескольких компьютерах. Поэтому повторяющиеся вызовы time() могут давать значения, которые отличаются в большую или в меньшую сторону. Это может привести к неожиданному поведению при попытке измерения промежутка времени.

Начальная точка для относительных таймеров не определена, поэтому возвращаемые значения могут использоваться только для расчетов с другими значениями времени. В этом примере продолжительность спящего режима измеряется с помощью monotonic() :

Таймер процессора

В этом примере отформатированная ctime() выводится вместе со значениями с плавающей запятой из time() и clock() через цикл для каждой итерации.

Примечание

Если хотите запустить этот код в своей системе, то может потребоваться добавить во внутренний цикл другие циклы или придется работать с большим количеством данных, чтобы увидеть разницу во времени с помощью Python time :

Как правило, часы процессора ничего не засекают, если программа ничего не делает:

В этом примере time sleep python цикл выполняет мало действий, переходя в спящий режим после каждой итерации. Значение time() увеличивается даже тогда, когда приложение находится в спящем режиме, но значение clock() отсутствует:

Вызов sleep() передает управление из текущего потока и указывает ожидать, пока система активирует его. Если программа имеет только один поток, это эффективно блокирует приложение, и оно не работает.

Счетчик производительности

Для измерения производительности важно иметь таймеры monotonic с высокой точностью. Определение наилучшего источника данных синхронизации требует наличия информации о платформе, которую Python предоставляет в perf_counter() :

Компоненты времени

Работа с часовыми поясами

Выбор функции для определения текущего времени зависит от того, установлен ли часовой пояс программой или системой. Изменение часового пояса не изменяет фактическое время — только способ его представления.

Обработка и форматирование времени

Функции strptime() и strftime() преобразуют struct_time в строковые представления значений времени и наоборот. Существует длинный список инструкций по форматированию для поддержки ввода и вывода в разных форматах. Полный список указан в документации библиотеки для модуля time.

В приведенном ниже примере использования модуля time Python текущее время преобразуется из строки в экземпляр struct_time и обратно в строку:

В примере с time strftime Python строка вывода не такая же, как и входная, так как день месяца имеет префикс с нулем:

Дайте знать, что вы думаете по данной теме материала в комментариях. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, подписки, отклики, лайки, дизлайки!

Источник