Quelle fonction de timing Python devriez-vous utiliser pour des benchmarks précis ?

Comparaison de précision des fonctions de synchronisation de Python

En Python, deux fonctions principales de synchronisation sont disponibles : time.clock() et time.time (). Le choix entre eux dépend du niveau de précision souhaité.

Depuis Python 3.3, time.clock() est devenu obsolète, incitant les développeurs à utiliser time.process_time() ou time.perf_counter() à la place.

Historiquement, time.clock() était recommandé pour l'analyse comparative dans Python 2.7. Selon la documentation du module time :

• Sur les systèmes Unix, time.clock() renvoie l'heure actuelle du processeur en secondes. Cette mesure dépend de la précision de la fonction C sous-jacente et convient au timing des algorithmes.
• Sous Windows, time.clock() fournit les secondes d'horloge murale écoulées sous forme de nombre à virgule flottante avec une résolution généralement de un. microseconde.

En revanche, time.time() mesure le temps de l'horloge murale en secondes à partir d'un point arbitraire dans le passé. Il offre une grande précision mais peut être influencé par des événements système tels que le mode veille ou les changements de fuseau horaire.

Pour l'analyse comparative de Python ou des algorithmes de synchronisation, time.process_time() ou time.perf_counter() sont désormais les choix les plus appropriés. Le premier renvoie le temps CPU pour le processus en cours, tandis que le second mesure un temps système haute résolution.

De plus, le module timeit fournit des fonctions spécialisées spécialement conçues pour l'analyse comparative des extraits de code, offrant des résultats de synchronisation précis et standardisés.

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