Quelle fonction de mesure du temps Python est la plus précise : time.clock() vs time.time() ?

Évaluation de la précision de time.clock() de Python par rapport à time.time()

En Python, les développeurs s'appuient généralement sur le temps. fonctions clock() ou time.time() pour mesurer la durée d'exécution. Cependant, il est crucial de comprendre leurs capacités de précision respectives.

Dépréciation de time.clock()

Depuis Python 3.3, time.clock() est obsolète. Son utilisation a été déconseillée, avec des recommandations d'utiliser time.process_time() ou time.perf_counter() comme alternatives.

Comparaison de précision

Historiquement, dans Python 2.7, time.clock() a été considéré comme plus approprié pour l'analyse comparative et la synchronisation des algorithmes sur les systèmes Unix. Cela a été attribué à sa dépendance à l'égard de la fonction C du même nom, qui offrait une représentation précise du temps du processeur.

Résolution temporelle

Sous Windows, les deux fois. clock() et time.time() ont utilisé la fonction Win32 QueryPerformanceCounter() pour récupérer les secondes d'horloge murale écoulées depuis le premier appel. Cela aboutissait généralement à une résolution temporelle supérieure à une microseconde.

Recommandation

Compte tenu de la dépréciation de time.clock(), il est conseillé d'utiliser soit time.process_time( ) ou time.perf_counter() pour un timing précis en Python. De plus, le module timeit offre des capacités d'analyse comparative pratiques pour les extraits de code, ce qui en fait un outil précieux pour mesurer les performances.

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