Wie misst man die Zeit in Python genau: time.clock() vs. time.time()?

Genaue Zeitmessung in Python: time.clock() vs. time.time()

Bestimmen der am besten geeigneten Methode für die Zeitmessung Python erfordert das Verständnis der Unterschiede zwischen time.clock() und time.time().

time.clock() vs. time.time()

In Python In Versionen vor 3.3 wurde time.clock() hauptsächlich für Benchmarking verwendet. Es bot die Möglichkeit, die verstrichene Prozessorzeit zu messen, einschließlich Benutzer- und Systemzeit. Umgekehrt hat time.time() die tatsächliche Wanduhrzeit seit der Epoche gemessen und bietet so eine höhere Präzision, insbesondere für Windows-Systeme.

Veraltung von time.clock()

Ab Python 3.3 ist time.clock() veraltet und soll in zukünftigen Versionen entfernt werden. Stattdessen wird Entwicklern empfohlen, time.process_time() oder time.perf_counter() zu verwenden, um ähnliche Funktionen zu erhalten.

Empfohlene Alternativen

• time .process_time() misst die kumulative Ausführungszeit eines Prozesses und ist systemübergreifend konsistenter.
• time.perf_counter() meldet die hochauflösende Wanduhrzeit mit sub -Mikrosekundengenauigkeit auf unterstützten Plattformen.

Beispielverwendung

import time

start = time.process_time()
# Perform some tasks
elapsed = time.process_time() - start

print("Process execution time:", elapsed)

Zusätzliche Optionen

Das timeit-Modul bietet eine bequeme Möglichkeit, Codeausschnitte zu vergleichen und ihre Ausführungszeit mit größerer Genauigkeit zu bestimmen. Es verwendet eine Eingabe fester Größe und misst die durchschnittliche Laufzeit über mehrere Iterationen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es bei der Zeitmessung in Python ratsam ist, stattdessen time.process_time() oder time.perf_counter() zu verwenden die veraltete time.clock(). Für noch mehr Präzision kann das Timeit-Modul für Code-Benchmarking genutzt werden.

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