Как получить время выполнения программы Python

Как получить время выполнения программы Python?

У меня есть программа командной строки в Python, который занимает некоторое время, чтобы закончить. Я хочу знать точное время, которое нужно, чтобы закончить бег.

и timeit module, но, похоже, это только для небольших фрагментов кода. Я хочу засечь время всей программы.

24 ответов

самый простой способ в Python:

это предполагает, что ваша программа занимает по крайней мере десятую часть секунды для запуска.

Я положил это timing.py модуль в свои

в Linux или UNIX:

time.clock() возвращает процессорное время, что позволяет рассчитать только время, используемое этим процессом (в Unix в любом случае). В документации говорится:»в любом случае, это функция для использования для бенчмаркинга Python или алгоритмов синхронизации»

Мне очень нравится ответ пола Макгира, но я использую Python3. Итак, для тех, кому интересно: вот модификация его ответа, которая работает с Python 3 на *nix (я полагаю, под Windows, что часы () должны использоваться вместо time ()):

Если вы считаете это полезным, вы все равно должны проголосовать за его ответ вместо этого, так как он сделал большую часть работы ;).

вы можете использовать профайл python profiler для измерения процессорного времени и дополнительно, сколько времени тратится внутри каждой функции и сколько раз вызывается каждая функция. Это очень полезно, если вы хотите улучшить производительность вашего скрипта, не зная, с чего начать. ответ к другому вопросу SO довольно хорошо. Всегда хорошо посмотреть в документы тоже.

вот пример того, как профилировать скрипт с помощью cProfile из командной строки:

мне нравится вывод datetime модуль обеспечивает, где объекты перепада времени показывают дни, часы, минуты etc. по мере необходимости в удобочитаемом виде.

пример вывода, например

обновление:

еще лучше для Linux: /usr/bin/time

нормально, просто time является более простой оболочкой, построенной, что тени более способны /usr/bin/time .

решение rogeriopvl отлично работает, но если вам нужна более конкретная информация, вы можете использовать встроенный профилировщик python. Проверьте эту страницу:

профилировщик говорит вам много полезной информации, такой как время, проведенное в каждой функции

следующий фрагмент печатает истекшее время в хорошем читаемом человеком .

я посмотрел на модуль timeit, но, похоже, это только для небольших фрагментов кода. Я хочу засечь время всей программы.

он работает your_module.main() функция один раз и печать прошедшего времени с помощью в качестве таймера.

для измерения времени процессора (например, не включают время time.sleep() ) для каждой функции вы можете использовать profile модуль ( cProfile на Python 2):

вы могли бы пройти -p to timeit команда выше, если вы хотите использовать тот же таймер, как profile модуль использует.

Ipython «timeit» любой скрипт:

времени.clock()

устарел с версии 3.3: поведение этой функции зависит на платформе: используйте perf_counter () или process_time() , в зависимости от ваших требований, иметь четко определенное поведение.

времени.perf_counter()

возвращает значение (в дробных секундах) счетчика производительности, т. е. часы с самым высоким доступным разрешением для измерения короткого продолжительность. Это тут включить время, прошедшее во время сна и общесистемный.

времени.process_time()

возвращает значение (в дробных секундах) суммы системы и время использования процессора для текущего процесса. Это не включить времени во время сна.

Просто Использовать timeit модуль. Он работает как с Python 2, так и с Python 3

он возвращается через несколько секунд, и Вы можете иметь время выполнения. Просто, но вы должны написать их в основной функции, которая запускает выполнение программы. Если вы хотите получить время выполнения, даже если вы получаете ошибку, то возьмите свой параметр «Start» и вычислите его как

есть timeit модуль, который может использоваться для времени выполнения кодов python. Он имеет подробную документацию и примеры в документах python (https://docs.python.org/2/library/timeit.html)

Мне тоже нравится ответ пола Макгира и придумал форму контекстного менеджера, которая больше соответствовала моим потребностям.

это ответ пола Макгира, который работает для меня. На случай, если у кого-то возникнут проблемы с управлением.

вызов timing.main() из вашей программы после импорта файла.

Timeit-класс в python, используемый для вычисления времени выполнения небольших блоков кода.

Default_timer-это метод в этом классе, который используется для измерения времени настенных часов, а не времени выполнения процессора. Таким образом, этому может помешать другое выполнение процесса. Таким образом, он полезен для небольших блоков кода.

пример кода выглядит следующим образом:

line_profiler будет профилировать время выполнения отдельных строк кода. Профилировщик реализован в C через Cython, чтобы уменьшить накладные расходы на профилирование.

для людей данных, использующих Jupyter Notebooks

в ячейку, вы можете использовать Jupyter это %%time волшебная команда для измерения времени выполнения:

выход
Время процессора: пользователь 4.54 ms, sys: 0 ns, всего: 4.54 ms
Время стены: 4,12 МС

это будет захватывать только время выполнения конкретной ячейки. Если вы хотите записать время выполнения всего ноутбука (т. е. программы), вы можете создать новый ноутбук в тот же каталог и в новом ноутбуке выполните все ячейки:

предположим, что записная книжка выше называется example_notebook.ipynb . В новом блокноте в том же каталоге:

выход
IPython тайминги процессора (оценочные): Пользователь: 0.00 s.
Система: 0.00 s.
Время стены: 0.00 s.

использовать обновленный ответ metakermit для python 2.7 вам потребуется монотонная.

Похожее:  Объявлены имена 15 лауреатов конкурса quot Учитель года России quot 2019

код будет выглядеть следующим образом:

время выполнения программы Python может быть несовместимым в зависимости от:

  • та же программа может быть оценена с использованием различных алгоритмов
  • время работы зависит от алгоритмов
  • время выполнения варьируется между реализациями
  • время работы варьируется между компьютерами
  • время работы не предсказуемо на основе небольших входов

Это потому, что наиболее эффективным способом является использование «Порядок роста» и выучите большую нотацию «о», Чтобы сделать это правильно,https://en.wikipedia.org/wiki/Big_O_notation

в любом случае вы можете попытаться оценить производительность любой программы Python в конкретных шагах подсчета машин в секунду, используя этот простой алгоритм: адаптируйте это к программе, которую вы хотите оценить

надеюсь, это поможет вам.

я использовал очень простую функцию для синхронизации части выполнения кода:

и использовать его, просто вызовите его перед кодом для измерения, чтобы получить функцию синхронизации, затем вызовите функцию после кода с комментариями, и время появится перед комментариями, например:

Источник

Как измерить время выполнения скрипта Python

Допустим, вы хотите знать время выполнения следующего кода Python:

Есть несколько способов измерить время, необходимое для выполнения скрипта Python, но вот лучший способ сделать это, и я объясню почему:

В консоли получим: 0.01137321546

Это вывод, который я получаю на своем Macbook Pro. Итак, это более или менее 1/100 секунды.

Как работает вышеуказанный скрипт

Строка 1: мы импортируем модуль timeit . Строка 3: мы создаем переменную. В этой переменной мы храним код, который хотим протестировать. Этот код должен идти внутри тройных кавычек. Итак, тестовый код предоставляется в виде строки. Строка 10: мы вызываем функцию time.timeit() . Функция timeit() получает тестовый код в качестве аргумента, выполняет его и записывает время выполнения. Чтобы получить точное время, я приказал timeit() выполнить 100 циклов. Поэтому мне пришлось разделить вывод на 100, чтобы получить время выполнения только для одного цикла. Строка 11: мы просто распечатываем время выполнения. Результат — время выполнения в секундах.

Почему timeit() — лучший способ измерить время выполнения кода Python?

1. timeit() автоматически будет использовать time.clock() или time.time() для вас в фоновом режиме, в зависимости от того, какая операционная система вам нужна для получения наиболее точных результатов.

2. timeit() отключает сборщик мусора, который может исказить результаты.

3. timeit() повторяет тест много раз (в нашем случае 100 раз), чтобы минимизировать влияние других задач, выполняемых в вашей операционной системе.

Упражнение:

Кстати, код, который мы тестировали выше, строит список путем умножения элементов другого списка. Я могу достичь того же результата, используя range :

Если вам больше нечем заняться и попробуйте выполнить упражнение, попробуйте измерить время выполнения приведенного выше кода с помощью timeit() .

Наконец, совет: закрывайте тяжелые программы, которые запускаются на вашем компьютере, когда вы выполняете такие тесты, чтобы вы получили еще более точные результаты, которые не зависят от тяжелых задач процессора.

Источник



🐍 3 инструмента для отслеживания и визуализации выполнения кода на Python

Вы наверняка видели вывод ошибок наподобие показанного ниже:

и хотели, чтобы его было немного легче понять:

Возможно, вам даже захочется визуализировать, какие строки кода выполняются и сколько раз:

Если так, статья даст необходимые инструменты, чтобы достичь цели:

  • Loguru – вывод сработавших исключений;
  • snoop – печать строк кода, выполняемого в функции;
  • heartrate – визуализация выполнения программы в режиме реального времени.

Все, что нужно для использования этих инструментов – одна строка кода!

Loguru

Loguru – это библиотека, которая сделает общение с системой журналов в Python приятнее. Она предоставляет много интересных функций, но одна из них заслуживает отдельного внимания – возможность отлавливать неожиданные ошибки и отображать, какое значение переменной приводит к сбою кода.

Установить Loguru можно одной командой:

Чтобы понять, чем Loguru может быть вам полезна, представьте, что есть 2 функции – division и divide_numbers, при этом функция divide_numbers сейчас выполняется.

Обратите внимание, что комбинации ([2,1,0], 2) возвращают [(2, 1), (2, 0), (1, 0)]. После выполнения приведенного выше кода мы получим следующую ошибку:

Из выходных данных становится ясно, что возвращающая num1/num2 строка является местом возникновения ошибки, но непонятно, какие значения num1 и num2 ее вызывают. Это можно легко отследить, добавив декоратор Loguru.catch:

Добавив logger.catch исключения гораздо проще понять: ошибка возникает при делении 2 на 0.

Snoop

Как быть, если в коде нет ошибки, но мы хотим выяснить, что в нем происходит? В этом случае пригодится snoop. Это пакет Python, который выводит на экран строки выполняемого кода вместе со значениями каждой переменной, добавляя только один декоратор.

Чтобы установить snoop, введите следующую команду:

Представим, что у нас есть функция под названием factorial, которая находит факториал целого числа:

Чтобы понять, почему результат factorial(5) равен 20, добавим декоратор snoop в функцию factorial.

В приведенном выше выводе можно просмотреть значения переменных, и какие строки кода выполняются. Теперь легче понять, как работает рекурсия.

Heartrate

Если необходимо визуализировать, какие строки и сколько раз выполняются, попробуйте heartrate.

Heartrate также создан разработчиками snoop. Чтобы его установить, введите команду:

Теперь добавим heartrate.trace(browser=True) в предыдущий код. Это откроет отображающее визуализацию файла окно браузера, в котором была вызвана функция trace():

Похожее:  Война за испанское наследство 1701 1714 таблица

При запуске приведенного выше кода должен открыться новый браузер. Если нет, перейдите на http://localhost:9999 – вы должны увидеть показанный ниже результат:

Диаграммы подсвечивают искомые строки: более длинные полосы означают больше попаданий, а светлые цвета – более свежее изменение.

На приведенной выше иллюстрации мы видим, как выполняется код:

  • if x==1 (5 раз)
  • return 1 (1 раз)
  • return (x * factorial(x-1)) (4 раза)

Вывод имеет смысл, так как начальное значение x равно 5, и функция вызывается повторно до тех пор, пока x не станет равным 1.

Теперь посмотрим, как визуализировать выполнение в режиме реального времени с помощью heartrate. Добавим sleep(0.5), чтобы программа работала немного медленнее, и увеличим num до 20.

Теперь мы можем в режиме реального времени видеть, какие строки кода выполняются, и сколько раз отработала каждая из них.

Заключение

Мы изучили три инструмента для отслеживания и визуализации выполнения кода в Python. Надеемся, что с ними отладка станет для вас менее болезненной. Поскольку эти инструменты требуют только одной строки кода, почему бы не попробовать их в работе? Удачи в обучении!

Источник

Цикл while в Python

Из этого материала вы узнаете, что такое циклы while, как они могут становиться бесконечными, как использовать инструкцию else в цикле while и как прерывать исполнение цикла.

Управление потоком инструкций: цикл While в Python

Как и другие языки программирования Python включает несколько инструкций для управления потоком. Одна из таких — if else. Еще одна — циклы. Циклы используются в тех случаях, когда нужно повторить блок кода определенное количество раз.

Что такое цикл while в Python?

Цикл while используется в Python для неоднократного исполнения определенной инструкции до тех пор, пока заданное условие остается истинным. Этот цикл позволяет программе перебирать блок кода.

Сначала программа оценивает условие цикла while. Если оно истинное, начинается цикл, и тело while исполняется. Тело будет исполняться до тех пор, пока условие остается истинным. Если оно становится ложным, программа выходит из цикла и прекращает исполнение тела.

Рассмотрим пример, чтобы лучше понять.

Бесконечный цикл while в Python

Бесконечный цикл while — это цикл, в котором условие никогда не становится ложным. Это значит, что тело исполняется снова и снова, а цикл никогда не заканчивается.

Следующий пример — бесконечный цикл:

Если запустить этот код, то программа войдет в бесконечный цикл и будет снова и снова спрашивать имена. Цикл не остановится до тех пор, пока не нажать Ctrl + C .

Else в цикле while

В Python с циклами while также можно использовать инструкцию else . В этом случае блок в else исполняется, когда условие цикла становится ложным.

Этот пример демонстрирует принцип работы else в цикле while.

Программа исполняет код цикла while до тех, пока условие истинно, то есть пока значение a меньше 5. Поскольку начальное значение a равно 1, а с каждым циклом оно увеличивается на 1, условие станет ложным, когда программа доберется до четвертой итерации — в этот момент значение a изменится с 4 до 5. Программа проверит условие еще раз, убедится, что оно ложно и исполнит блок else , отобразив «условие неверно».

Прерывания цикла while в Python

В Python есть два ключевых слова, с помощью которых можно преждевременно остановить итерацию цикла.

Источник

Пример программы на Python. Особенности, описание и рекомендации

Язык программирования Python является мощным инструментом, славится красивым синтаксисом и легкостью в обучении. Буквально любой пользователь сможет за короткое время изучить азы этого языка и написать свою первую программу. В этой статье мы рассмотрим примеры программ для начинающих на Python.

Почему Python?

У многих возникают сложности при выборе первого языка программирования. Вот несколько основных причин, почему стоит остановить свой выбор именно на нем:

  • Легкость в изучении. Действительно, Python является очень легким языком. Освоить основы можно буквально за неделю. Некоторые придерживаются мнения, что если человек первым своим языком для изучения выбирает Python, то ему в будущем будет сложно изучать другие языки. Но если человек совсем не понимает в программировании, не знает, как все работает, ему очень сложно будет изучать Java, например. Для начала пользователь должен понять основы программирования, узнать, что такое ООП, как с этим работать.
  • Перспектива. На сегодняшний день множество IT-компаний переходят на Python. Пишутся сайты, делаются расчеты, создаются боты. «Питон» справляется со всеми задачами. И хороший специалист в этой области точно не пропадет. Раньше об этом языке мало говорили, но сейчас даже в школах заменяют Pascal на Python. При сдаче ЕГЭ можно решать задачи на «Питоне».
  • Много обучающего материала. Разные курсы, книги, уроки, примеры программ. Даже можно найти примеры программ на Python для Raspberry Pi. Это такой микрокомпьютер, который часто используют для построения умных домов, автоматических систем.

Какую версию Python выбрать

Существует две версии Python — 2 и 3. Начинающие при скачивании Python задаются вопросом о том, какую же версию стоит скачивать. Вторая версия уже устарела, и мало кто ею пользуется. Большинство уроков и примеры программ на Python — 3 версия. И в этой статье также используется Python 3 в примерах. Синтаксис не особо отличается, но некоторые библиотеки не поддерживают старую версию, в некоторых отличается немного синтаксис. Поэтому не стоит тратить время на вторую версию, нужно сразу скачивать и изучать третью.

Похожее:  Объект и предмет исследования 8211 в ч м разница

Самая первая программа

Такая традиция сложилась у программистов, что первой программой на любом языке программирования служит вывод текста Hello World!, что переводится с английского как «Привет, Мир!». Для осуществления этой задачи необходимо прописать лишь один оператор — print. И в скобках написать в кавычках текст, который нужно вывести на экран. Таким образом, первый наш пример программы на Python выглядит следующим образом:

Любая программа работает по определенному алгоритму. Основными являются: линейный, разветвляющийся, циклический. Самый первый пример программы на Python, который был рассмотрен, то есть вывод текста, относится к линейному алгоритму. Зачастую в программах используются все виды алгоритмов. Ниже рассмотрим примеры простых программ на Python, относящихся к другим алгоритмам.

Ветвление

Ветвление, или же разветвляющийся алгоритм должен содержать хотя бы одну проверку условия. Для проверки условий в Python есть оператор if, что переводится как «если».

В примере выше можно увидеть пример работы с оператором IF в Python. Сначала программа просит ввести число, далее пользователь вводит число (оператор input). Это число записывается в переменную a. Следующим идет условие, если переменная «a» равна нулю, то переменная выводит на экран текст, после чего работа программы прекращается. Также есть оператор else переводится как «иначе». Дополним нашу программу таким образом, что, если человек введет число, отличное от нуля, она оповестит пользователя об этом при помощи вывода текста. Итак, готовая программа выглядит следующим образом:

Циклы в Python

Циклы служат для многократного повторения каких-либо действий. В Python для этого есть операторы for и while. Рассмотрим оба этих оператора.

Оператор While

Это циклы с условием, то есть тело цикла будет исполняться до того момента, пока условие истинно. Например, пока a = 0, прибавлять к переменной b переменную c.

Синтаксис выглядит следующим образом:

Пример программы на Python с использованием цикла While:

Эта программа выводит квадраты чисел от 1 до 10. В теле цикла можно увидеть, что программа выводит каждый раз переменную a в квадрате, затем прибавляет к этой же переменной 1. Цикл выполняется до тех пор, пока переменная a не будет равна или больше 10. Чтобы программа выглядела более законченно и красиво, можно воспользоваться оператором else. Пример использования:

То есть если переменная a становится больше или равна 10, то на экран выводится сообщение «Цикл завершен». Добавили всего 2 строчки кода, а программа выглядит уже более красиво. Да и к тому же в будущем легче будет ориентироваться, если возникнет какая-нибудь ошибка, не придется долго искать.

Оператор For

Цикл For является менее универсальным, чем цикл While, но зато он работает быстрее. В основном при помощи for перебирают какие-либо данные. Например, строки и словари. Пример программы на Python:

В этом примере можно увидеть, что цикл for перебирает строку Hello World! и каждый символ строки повторяет два раза.

Операторы break и continue

Операторы break и continue используются в циклах для выхода из цикла или пропуска до следующей итерации. Пример использования оператора continue:

В примере мы видим, что если переменная a равняется 5, то он пропускает 5 и начинает с 6. Так же применяется и оператор break, но вместо пропуска он будет выходить из цикла и переходить к другим действиям, если они есть. Если их нет — завершает программу.

Графический интерфейс программ

Далее пойдут примеры программ на Python с графическим интерфейсом. Для их создания потребуется набор библиотек PyQT5. Этот набор является одним из самых мощных для создания графического интерфейса программы. Также есть библиотека TKinter для создания графического интерфейса, но он уступает по мощности PyQT5, хотя для простых программ можно использовать и TKinter. Для начала следует установить эту библиотеку, так как изначально ее в Python нет.

Самый простой пример программы на Python с PyQT5:

Все очень гибко настраивается, можно настроить ширину экрана, высоту, название окна и много другого. Ниже можно увидеть окно, которое создается после выполнения кода выше.

Пример использования библиотеки math

Язык программирования Python частенько используют для расчетов. Даже в NASA используют Python для таких целей. Чтобы проводить операции с числами, проводить различные расчеты, поможет библиотека math. Это очень мощная библиотека, которая изначально идет в составе «Питона», дополнительно устанавливать ее не надо. Рассмотрим пару примеров использования этой библиотеки.

Допустим, необходимо вычислить факториал заданного числа. Сделать это можно одним лишь оператором. Пример программы на Python:

Узнать остаток от деления a на b:

Допустим, нам нужно вычислить обратный гиперболический косинус числа B, делается это тоже с помощью одного оператора:

Построение графиков

Python также может составлять графики. Для этого используется библиотека MatPlotLib. Этой библиотеки нет изначально, ее надо устанавливать отдельно. Делается это очень просто, в командной строке нужно написать одну строчку:

После чего стоит подождать некоторое время, пока библиотека не установится.

Источник

Adblock
detector