Mesurer le temps avec précision en Python : time.clock() vs time.time()

Déterminer la méthode la plus appropriée pour le chronométrage dans Python nécessite de comprendre les différences entre time.clock() et time.time().

time.clock() et time.time()

In Dans les versions Python antérieures à 3.3, time.clock() était principalement utilisé à des fins d'analyse comparative. Il fournissait un moyen de mesurer le temps processeur écoulé, y compris le temps utilisateur et système. À l'inverse, time.time() mesurait l'heure réelle de l'horloge murale depuis l'époque, offrant une plus grande précision, en particulier pour les systèmes Windows.

Dépréciation de time.clock()

Depuis Python 3.3, time.clock() est obsolète et devrait être supprimé dans les versions futures. Au lieu de cela, les développeurs sont encouragés à utiliser time.process_time() ou time.perf_counter() pour obtenir des fonctionnalités similaires.

Alternatives recommandées

• time .process_time() mesure le temps d'exécution cumulé d'un processus et est plus cohérent d'un bout à l'autre systèmes.
• time.perf_counter() signale l'heure de l'horloge murale haute résolution avec une précision inférieure à la microseconde sur les plates-formes prises en charge.

Exemple Utilisation

import time

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

print("Process execution time:", elapsed)

Options supplémentaires

Le module timeit fournit un moyen pratique de comparer des extraits de code et de déterminer leur temps d'exécution avec une plus grande précision . Il utilise une entrée de taille fixe et mesure le temps d'exécution moyen sur plusieurs itérations.

En conclusion, lors de la mesure du temps en Python, il est conseillé d'utiliser time.process_time() ou time.perf_counter() au lieu de le time.clock(), obsolète. Pour encore plus de précision, le module timeit peut être exploité pour l'analyse comparative du code.