Medindo o tempo com precisão em Python: time.clock() vs. time.time()

Determinando o método mais apropriado para cronometrar em Python requer a compreensão das diferenças entre time.clock() e time.time().

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

Em Python versões anteriores a 3.3, time.clock() era usado principalmente para benchmarking. Ele forneceu um meio de medir o tempo decorrido do processador, incluindo o tempo do usuário e do sistema. Por outro lado, time.time() mediu o tempo real do relógio desde a época, oferecendo maior precisão, especialmente para sistemas Windows.

Descontinuação de time.clock()

A partir do Python 3.3, time.clock() foi descontinuado e está programado para remoção em versões futuras. Em vez disso, os desenvolvedores são incentivados a usar time.process_time() ou time.perf_counter() para obter funcionalidades semelhantes.

Alternativas recomendadas

• time .process_time() mede o tempo de execução cumulativo de um processo e é mais consistente entre sistemas.
• time.perf_counter() relata o tempo do relógio de parede de alta resolução com sub -precisão de microssegundos em plataformas suportadas.

Exemplo de uso

import time

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

print("Process execution time:", elapsed)

Opções adicionais

O módulo timeit fornece uma maneira conveniente de comparar trechos de código e determinar seu tempo de execução com maior precisão . Ele emprega uma entrada de tamanho fixo e mede o tempo médio de execução em várias iterações.

Concluindo, ao medir o tempo em Python, é aconselhável usar time.process_time() ou time.perf_counter() em vez de o obsoleto time.clock(). Para uma precisão ainda maior, o módulo timeit pode ser aproveitado para benchmarking de código.