Python の timeit モジュールを使用してデータベース更新の実行時間を測定するにはどうすればよいですか?

Python によるコード セグメントのタイミング timeit モジュール

概要

コードの実行時間の測定セグメントはパフォーマンスのテストと最適化に不可欠です。 Python の timeit モジュールは、さまざまなコード ブロックの実行時間を測定および比較する便利な方法を提供します。

質問

Python ユーザーは、データベース更新操作を実行するスクリプトを持っています。 。彼らは、update ステートメントが実行され、結果がファイルに書き込まれるまでにかかる時間を測定したいと考えています。ユーザーは timeit モジュールを使用しようとしましたが、実装が困難でした。

回答

パフォーマンス タイミングに timeit を使用するには、次の手順を実行します。

• timeit モジュールをインポートします。 まず、timeit モジュールを Python スクリプトにインポートします。

<code class="python">import timeit</code>

• setup string: セットアップ文字列には、時間を測定するコードで使用できる必要がある必要なインポートまたは変数宣言が含まれます。この場合、必要なデータベース接続とクエリ ステートメントを定義する必要があります。

<code class="python">setup = """
import ibm_db
conn = ibm_db.pconnect("dsn=myDB","usrname","secretPWD")
query_stmt = ibm_db.prepare(conn, update)
"""</code>

• ステートメント文字列を作成します: この文字列は、作成されるコード ブロックを表します。時限式。この場合、それはデータベース更新操作です。

<code class="python">stmt = """
ibm_db.execute(query_stmt)
"""</code>

• タイミングを実行します: timeit.Timer クラスを使用して、コード ブロックの実行時間を測定します。 。次のコードは、更新ステートメントを 100 回実行するのにかかる時間を測定します。

<code class="python">timer = timeit.Timer(stmt, setup)
avg_time = timer.timeit(number=100)</code>

• 結果をファイルに書き込みます: タイミングが完了したら、次のように書き込みます。指定されたファイルの平均実行時間。

<code class="python">myfile = open("results_update.txt", "a")
myfile.write("Average execution time: {}\n".format(avg_time))
myfile.close()</code>

これらの手順に従うことで、ユーザーは Python の timeit モジュールを使用してデータベース更新ステートメントの実行時間を効果的に測定し、ファイルに書き込むことができます。

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