Python で経過時間を正確に測定するにはどうすればよいですか?

Python での経過時間の測定

関数の実行中の経過時間の測定は、パフォーマンス分析と最適化にとって重要です。一般的なアプローチの 1 つは、timeit モジュールを使用することです。ただし、指定されたコード スニペットに示されているように、timeit は常に望ましい結果を提供するとは限りません。

time モジュールの使用

timeit の代わりに、より信頼性の高い方法です。経過した実時間を測定するには、次の時間モジュールを利用します。

このアプローチでは、次の実行時間が得られます。

代替オプション

Python 3.3 以降の場合、2 つの追加オプションが存在します:

• perf_counter:現在のシステムで使用されている CPU 時間を測定する高精度の単調クロックを提供します。 process.
• process_time: ユーザー時間とシステム時間の両方を含む、現在のプロセスによって使用される合計 CPU 時間を測定します。

時間の非推奨。 Clock

Python 3.3 より前では、測定には time.クロック が推奨されていました。経過時間。ただし、その後、perf_counter と process_time が優先され、非推奨になりました。 time. Clock の動作はプラットフォームによって異なるため、不正確になる可能性があります。

結論として、Python で正確かつ信頼性の高い経過時間を測定するには、time モジュールを強くお勧めします。さらに、特定のアプリケーションの要件に応じて、perf_counter または process_time を適切な代替手段として利用できます。

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