timeit python 3 как работает и примеры использования

[Антон]

Привет всем! Недавно начал изучать Python и уже освоил базовые понятия. Сейчас интересуюсь производительностью кода и наткнулся на модуль timeit. Можете объяснить, как работает модуль timeit в Python 3? Было бы здорово увидеть реальные примеры кода и советы по использованию. Спасибо!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[Оазис]

timeit — отличный инструмент для измерения времени выполнения небольших фрагментов кода. Он помогает проводить точные тесты, избегая множества наводящих помех. Вот базовый пример использования:

import timeit

def test_function():
  return sum([i for i in range(1000)])

# Измерение времени выполнения функции
execution_time = timeit.timeit(test_function, number=1000)
print(f"Время выполнения: {execution_time}") 

Обрати внимание, что тут мы выполняем функцию 1000 раз для получения точных данных о времени.

[DecadeNavigator555]

timeit — отличный инструмент для измерения времени выполнения небольших фрагментов кода. Он помогает проводить точные тесты, избегая множества наводящих помех. Вот базовый пример использования:

import timeit

def test_function():
  return sum([i for i in range(1000)])

# Измерение времени выполнения функции
execution_time = timeit.timeit(test_function, number=1000)
print(f"Время выполнения: {execution_time}") 

Обрати внимание, что тут мы выполняем функцию 1000 раз для получения точных данных о времени.

О, не знал, что можно так удобно использовать timeit. В примере все понятно, здорово!

[DragonHeart]

Модуль timeit реально полезен! Его основной метод timeit() может принимать строку с кодом и настраиваемое количество повторений.

setup_code = "from math import sqrt"
test_code = "sqrt(12345)"
exec_time = timeit.timeit(stmt=test_code, setup=setup_code, number=10000)
print(f"Execution time: {exec_time}") 

Настраивая "setup", ты можешь подготовить все, что нужно перед выполнением основного кода.

[DonJuan]

Модуль timeit реально полезен! Его основной метод timeit() может принимать строку с кодом и настраиваемое количество повторений.

setup_code = "from math import sqrt"
test_code = "sqrt(12345)"
exec_time = timeit.timeit(stmt=test_code, setup=setup_code, number=10000)
print(f"Execution time: {exec_time}") 

Настраивая "setup", ты можешь подготовить все, что нужно перед выполнением основного кода.

Класс, не думал, что можно и импорт делать через setup. Реально удобно.

[ElenaSun]

Если нужно более детализированное измерение, можно воспользоваться классом Timer из timeit:

from timeit import Timer
t = Timer("for i in range(100): oct(i)")
print(t.timeit()) 

Используя Timer, можно создавать более сложные сценарии тестирования производительности.

[Нина]

Если нужно более детализированное измерение, можно воспользоваться классом Timer из timeit:

from timeit import Timer
t = Timer("for i in range(100): oct(i)")
print(t.timeit()) 

Используя Timer, можно создавать более сложные сценарии тестирования производительности.

Timer так-то хорошая идея для сложных сценариев. Тоже попробую, интересно будет взглянуть на реальную разницу.

[Мерцание]

Привет! Часто использую timeit для оптимизации алгоритмов. Важно помнить, что timeit выполняет код в глобальном пространстве имен, а это значит, что переменные и функции должны быть определены заранее, иначе будет ошибка.

[Gamora]

Привет! Часто использую timeit для оптимизации алгоритмов. Важно помнить, что timeit выполняет код в глобальном пространстве имен, а это значит, что переменные и функции должны быть определены заранее, иначе будет ошибка.

Точно, timeit можно обмануть, если не учитывать пространство имен, тоже на это попадался.