قياس الوقت بدقة في بايثون: time.clock() vs.time.time()

تحديد الطريقة الأنسب للتوقيت في تتطلب بايثون فهم الاختلافات بين time.clock() وtime.time().

time.clock() مقابل time.clock(). time.time()

في إصدارات بايثون قبل الإصدار 3.3، تم استخدام time.clock() بشكل أساسي في قياس الأداء. لقد وفرت وسيلة لقياس الوقت المنقضي للمعالج، بما في ذلك وقت المستخدم والنظام. على العكس من ذلك، قام time.time() بقياس الوقت الفعلي لساعة الحائط منذ تلك الحقبة، مما يوفر دقة أكبر، خاصة لأنظمة Windows.

إيقاف time.clock()

اعتبارًا من إصدار Python 3.3، تم إهمال time.clock() ومن المقرر إزالته في الإصدارات المستقبلية. بدلاً من ذلك، يتم تشجيع المطورين على استخدام time.process_time() أو time.perf_counter() للحصول على وظائف مماثلة.

البدائل الموصى بها

• time .process_time() يقيس وقت التنفيذ التراكمي للعملية ويكون أكثر اتساقًا عبرها Systems.
• time.perf_counter() يُبلغ عن وقت ساعة الحائط عالي الدقة بدقة دون الميكروثانية على الأنظمة الأساسية المدعومة.

مثال الاستخدام

import time

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

print("Process execution time:", elapsed)

خيارات إضافية توفر وحدة timeit طريقة ملائمة لقياس مقتطفات التعليمات البرمجية وتحديد وقت تنفيذها بدقة أكبر . يستخدم مدخلات ذات حجم ثابت ويقيس متوسط ​​وقت التشغيل عبر تكرارات متعددة.

في الختام، عند قياس الوقت في بايثون، فمن المستحسن استخدام time.process_time() أو time.perf_counter() بدلا من الوقت المهمل.الساعة (). لمزيد من الدقة، يمكن الاستفادة من وحدة timeit لقياس أداء الكود.