Python Timeit() の例
ローガン・ヤング
⚡ スマートサマリー
Python Timeit() は、短いコードスニペットを複数回実行し、その最小実行時間を返すことで、実行時間を計測します。timeit、repeat、default_timer メソッドをサポートしており、スクリプトまたはコマンドラインから実行できます。
何ですか Python Timeit()?
Python タイムイット() は、 Python ライブラリは、与えられたコードスニペットの実行時間を測定します。 Python ライブラリはコード ステートメントを 1 万回実行し、指定されたコード スニペットのセットからかかる最小時間を提供します。 Python timeit() は、コードのパフォーマンスをチェックするのに役立つ便利なメソッドです。
構文
timeit.timeit(stmt, setup,timer, number)
技術パラメータ
- stmt: これにより、実行時間を測定するコードが取得されます。 デフォルト値は「パス」です。
- : stmt の前に実行する必要があるセットアップの詳細が含まれます。デフォルト値は「pass」です。
- タイマー: これにはタイマー値が含まれます。timeit() にはすでにデフォルト値が設定されているため、無視できます。
- 数: ここで指定された番号に従って stmt が実行されます。 デフォルト値は 1000000 です。
timeit() を使用するには、以下に示すようにモジュールをインポートする必要があります。
import timeit
最初の例
timeit() 関数の簡単な例を次に示します。
Code 例
# testing timeit() import timeit print(timeit.timeit('output = 10*5'))
出力：
0.06127880399999999
単純なコード ステートメントの実行時間の出力 = 10*5 を示す単純な例を見てきました。実行にかかる時間は 0.06127880399999999 です。
Pythonコード内の複数行のタイミング
timeit.timeit() で複数行のコードを実行するには、行をセミコロンで区切るか、コードを三重引用符で囲んだ文字列として囲むという 2 つの方法があります。
その仕組みを示す例を次に示します。
例 1: セミコロンの使用
import timeit print("The time taken is ",timeit.timeit(stmt='a=10;b=10;sum=a+b'))
出力：
The time taken is 0.137031482
例 2: 三重引用符の使用
import timeit import_module = "import random" testcode = ''' def test(): return random.randint(10, 100) ''' print(timeit.repeat(stmt=testcode, setup=import_module))
出力：
C:\pythontest>python testtimeit.py The time taken is 0.182619178
timeit – メソッド
ここでは 2 つの重要な timeit メソッドを紹介します
timeit.default_timer() : 実行時にデフォルトの時間を返します。
timeit.repeat(stmt, セットアップ, タイマー, リピート, 数値) : timeit() と同じですが、repeat では、指定された繰り返し回数だけ timeit() が呼び出されます。
プログラム例1
# testing timeit() import timeit import_module = "import random" testcode = ''' def test(): return random.randint(10, 100) ''' print(timeit.timeit(stmt=testcode, setup=import_module))
出力：
0.46715912400000004
例
default_timer() の例
# testing timeit() import timeit import random def test(): return random.randint(10, 100) starttime = timeit.default_timer() print("The start time is :",starttime) test() print("The time difference is :", timeit.default_timer() - starttime)
出力：
The start time is : 0.220261875 The time difference is : 0.0004737320000000045
例 3: timeit.repeat()
# testing timeit() import timeit import_module = "import random" testcode = ''' def test(): return random.randint(10, 100) ''' print(timeit.repeat(stmt=testcode, setup=import_module, repeat=5))
出力：
[0.43638873, 0.5040939680000001, 0.5069179909999999, 0.3943449330000002, 0.3546886979999999]
timeit.repeat() 関数は timeit.timeit() 関数と同様に機能しますが、唯一の違いは、repeat 引数を受け取り、繰り返し数に応じた値を含む配列形式で実行時間を返します。
コマンドラインインターフェース内でタイミング関数 timeit.timeit() を実行する
コマンドラインの timeit() 内で関数を実行する構文は次のとおりです。
python -m timeit [-n N] [-r N] [-s S] [-t] [-c] [-h] [code statement ...]
コマンドラインパラメータ:
- -n N: コードを実行する回数。
- -r N: timeit() 関数を繰り返す回数
- -s S: コード実行前に実行されるセットアップの詳細が含まれます。
- -t: このために、time.time() を利用できます。
- -c: このために、time. Clock() を利用できます。
- -h: ヘルプ用
- コードステートメント: コードの詳細。
例:
C:\pythontest>python -m timeit -s 'text="hello world"' 20000000 loops, best of 5: 13.1 nsec per loop
コマンドライン内で実行できる別の方法は次のとおりです。
例:
>>> import timeit >>> print("The time taken is ",timeit.timeit(stmt='a=10;b=10;sum=a+b')) The time taken is 0.15048536300000137 >>>
なぜtimeit()は実行時間を測定するのに最適な方法なのでしょうか？ Python コード？
timeit() が実行時間を測定する最良の方法であると考える理由をいくつか示します。
- コード ステートメントはデフォルト値である 1 万回実行され、そこから最小所要時間が返されます。 time()関数に引数の数値を設定することで、1万を増減することもできます。
- テスト実行中は、time()関数により毎回ガベージコレクションが無効になります。
- timeit()は、使用しているオペレーティングシステムに応じて内部的に正確な時間を取得します。たとえば、time.clock()を使用します。 Windows オペレーティング システムと、Mac および Linux の time.time()。
