Medir el tiempo con precisión en Python: time.clock() vs. time.time()

Determinar el método más apropiado para cronometrar Python requiere comprender las diferencias entre time.clock() y time.time().

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

En las versiones de Python anteriores a la 3.3, time.clock() se usaba principalmente para realizar evaluaciones comparativas. Proporcionó un medio para medir el tiempo transcurrido del procesador, incluido el tiempo del usuario y del sistema. Por el contrario, time.time() midió el tiempo real del reloj de pared desde la época, ofreciendo mayor precisión, particularmente para sistemas Windows.

Desuso de time.clock()

A partir de Python 3.3, time.clock() ha quedado obsoleto y su eliminación está programada para futuras versiones. En su lugar, se anima a los desarrolladores a utilizar time.process_time() o time.perf_counter() para obtener una funcionalidad similar.

Alternativas recomendadas

• time .process_time() mide el tiempo de ejecución acumulado de un proceso y es más consistente en todos sistemas.
• time.perf_counter() informa la hora del reloj de pared de alta resolución con una precisión de submicrosegundos en las plataformas compatibles.

Ejemplo Uso

import time

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

print("Process execution time:", elapsed)

Opciones adicionales

El módulo timeit proporciona una manera conveniente de comparar fragmentos de código y determinar su tiempo de ejecución con mayor precisión . Emplea una entrada de tamaño fijo y mide el tiempo de ejecución promedio en múltiples iteraciones.

En conclusión, al medir el tiempo en Python, es recomendable usar time.process_time() o time.perf_counter() en lugar de el obsoleto time.clock(). Para una precisión aún mayor, el módulo timeit se puede aprovechar para realizar evaluaciones comparativas de código.