Точное измерение времени в Python: time.clock() и time.time()

Определение наиболее подходящего метода измерения времени в Python требует понимания различий между time.clock() и time.time().

time.clock() и time.time()

В Python В версиях до 3.3 time.clock() в основном использовался для сравнительного анализа. Он предоставил средства измерения затраченного процессорного времени, включая как пользовательское, так и системное время. И наоборот, time.time() измерял фактическое время на настенных часах с определенной эпохи, обеспечивая большую точность, особенно для систем Windows. &&&]Начиная с Python 3.3, time.clock() устарел и планируется удалить его в будущих версиях. Вместо этого разработчикам рекомендуется использовать time.process_time() или time.perf_counter() для получения аналогичной функциональности.

Рекомендуемые альтернативы

time .process_time() измеряет совокупное время выполнения процесса и более согласованно в разных системах.

time.perf_counter()
• сообщает время на настенных часах с высоким разрешением с помощью sub -точность в микросекундах на поддерживаемых платформах.
• Пример использования
время импорта начало = время.process_time() # Выполняем некоторые задания прошедшее = time.process_time() - начало print("Время выполнения процесса:", elapsed)

Дополнительные параметры

import time

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

print("Process execution time:", elapsed)

В заключение, при измерении времени в Python рекомендуется использовать time.process_time() или time.perf_counter() вместо устаревший time.clock(). Для еще большей точности можно использовать модуль timeit для сравнительного анализа кода.