Welche Python-Timing-Funktion sollten Sie für genaue Benchmarks verwenden?

Genauigkeitsvergleich der Timing-Funktionen von Python

In Python stehen zwei Hauptfunktionen für das Timing zur Verfügung: time.clock() und time.time (). Die Wahl zwischen ihnen hängt von der gewünschten Genauigkeitsstufe ab.

Seit Python 3.3 ist time.clock() veraltet, was Entwickler dazu drängt, stattdessen time.process_time() oder time.perf_counter() zu verwenden.

In der Vergangenheit wurde time.clock() für das Benchmarking in Python 2.7 empfohlen. Laut Dokumentation zum Zeitmodul:

• Auf Unix-Systemen gibt time.clock() die aktuelle Prozessorzeit in Sekunden zurück. Dieses Maß hängt von der Genauigkeit der zugrunde liegenden C-Funktion ab und eignet sich für das Algorithmus-Timing.
• Unter Windows stellt time.clock() die verstrichenen Sekunden der Wanduhr als Gleitkommazahl mit einer Auflösung von typischerweise eins bereit Mikrosekunde.

Im Gegensatz dazu misst time.time() die Wanduhrzeit in Sekunden ab einem beliebigen Zeitpunkt in der Vergangenheit. Es bietet eine hohe Genauigkeit, kann jedoch durch Systemereignisse wie den Schlafmodus oder Zeitzonenänderungen beeinflusst werden.

Für das Benchmarking von Python oder Timing-Algorithmen sind time.process_time() oder time.perf_counter() jetzt die geeignetere Wahl. Ersteres gibt die CPU-Zeit für den aktuellen Prozess zurück, während letzteres eine hochauflösende Systemzeit misst.

Darüber hinaus bietet das Timeit-Modul spezielle Funktionen, die speziell für das Benchmarking von Codefragmenten entwickelt wurden und präzise und standardisierte Timing-Ergebnisse liefern.

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