Python 3.x でのコードパフォーマンステストに timeit モジュールを使用する方法-Python チュートリアル-php.cn

Python 3.x でのコードパフォーマンステストに timeit モジュールを使用する方法

王林

リリース： 2023-07-31 14:37:50

オリジナル

818 人が閲覧しました

Python 3 でのコードパフォーマンステストに timeit モジュールを使用する方法。x

はじめに:
Python プログラムを開発および最適化するとき、さまざまなコードセグメントのパフォーマンスを評価する必要があることがよくあります。パフォーマンステストは、コード内のボトルネックを特定し、さまざまな最適化戦略の基礎を提供するのに役立ちます。 Python には、小さなコードセグメントの実行時間をテストし、さまざまな実装の効率を比較するための timeit モジュールが用意されています。この記事では、コードのパフォーマンステストに timeit モジュールを使用する方法を紹介し、いくつかの一般的なアプリケーション例を示します。

timeit モジュールの基本的な使用法:
timeit モジュールは、コードフラグメントの実行時間を測定するためのシンプルで使いやすいインターフェイスを提供します。 Python 対話型インタープリターでは、timeit モジュールを使用して、コマンドラインからコードを実行できます。以下は、 timeit モジュールの基本的な使用例です。

import timeit

code = '''
a = 1
b = 2
c = a + b
'''

time = timeit.timeit(stmt=code, number=100000)
print(f'执行时间：{time} 秒')

ログイン後にコピー

上の例では、3 つのステートメントを実行し、 a と b を追加し、結果を c に割り当てる単純なコードフラグメントを定義しました。 timeit.timeit() 関数は、コードフラグメントの実行時間を測定するために使用されます。このうち、stmt パラメータは実行するコードフラグメントを受け取り、number パラメータはコードフラグメントが実行される回数を示します。最後に、print() 関数を使用して実行時間を出力します。

コマンドラインでスクリプトを実行すると、次のような出力が表示されます。

执行时间：0.006017888000006268 秒

ログイン後にコピー

ここでの実行時間の単位は秒です。 1 回の実行の場合、通常、より短い時間間隔が観察されます。コードフラグメントの実行時間をより正確に測定するために、timeit モジュールはコードを複数回実行し、平均実行時間を計算します。デフォルトでは、コードスニペットが 7 回実行され、最良の 3 つの結果が平均されます。

コマンドラインから timeit モジュールを使用するだけでなく、Python プログラムで timeit モジュールを直接使用することもできます。以下に例を示します。

import timeit

code = '''
a = 1
b = 2
c = a + b
'''

time = timeit.timeit(stmt=code, number=100000)
print(f'执行时间：{time} 秒')

ログイン後にコピー

この例では、同じ方法でコードスニペットを定義し、timeit.timeit() 関数を通じて実行時間を測定しました。得られる出力は前の例と同じです。

timeit モジュールの高度な使用法:
基本的な使用法に加えて、timeit モジュールは、パフォーマンステストプロセスをより詳細に制御するための高度な機能も提供します。

タイマーの設定:
timeit モジュールはデフォルトのタイマーをサポートしており、タイマーを手動で設定することもできます。 timeit.Timer() クラスを通じて、タイマーオブジェクトを作成し、それを使用してコードフラグメントの実行時間を測定できます。以下に例を示します。

import timeit

code = '''
a = 1
b = 2
c = a + b
'''

timer = timeit.Timer(stmt=code)

time = timer.timeit(number=100000)
print(f'执行时间：{time} 秒')

ログイン後にコピー

この例では、まず Timer オブジェクトタイマーを作成し、それにコードフラグメントを渡します。次に、timer.timeit() メソッドを使用して実行時間を測定します。ご覧のとおり、出力は前の例と同じです。

複数のコードスニペットの実行:
timeit モジュールを使用すると、複数のコードスニペットの実行時間を同時にテストできます。複数の文字列を使用してさまざまなスニペットを定義し、それらを timeit.timeit() メソッドまたは timer.timeit() メソッドに渡すことができます。以下に例を示します。

import timeit

code1 = '''
a = 1
b = 2
c = a + b
'''

code2 = '''
a = 1
b = 2
c = a * b
'''

time1 = timeit.timeit(stmt=code1, number=100000)
time2 = timeit.timeit(stmt=code2, number=100000)

print(f'执行时间1：{time1} 秒')
print(f'执行时间2：{time2} 秒')

ログイン後にコピー

この例では、2 つのコードフラグメント code1 と code2 を定義し、それぞれ a b と a * b の結果を計算します。 timeit.timeit() 関数をそれぞれ呼び出すことで、2 つのコードスニペットの実行時間を取得します。ご覧のとおり、出力結果には 2 つのコードスニペットの実行時間がそれぞれ示されています。

コマンドライン経由でパラメータを渡す:
コマンドライン経由で timeit モジュールを使用する場合、いくつかのパラメータを渡すことでテストプロセスを制御できます。これらのパラメータを使用して、timeit モジュールのデフォルトの動作を変更できます。一般的に使用されるパラメーターの例をいくつか示します。

#-n: コードフラグメントが実行される回数を指定します。
-p: テスト結果を Python コードとして出力します。
-r: コードフラグメントを実行する繰り返し回数を指定します (デフォルトは 7)。
-s: テスト前に実行するセットアップステートメントを指定します。
-t: デフォルトのタイマーをオフにします。

これらのパラメータを通じて、timeit モジュールのテストプロセスをより柔軟に制御できます。たとえば、-n パラメータを使用してコードスニペットの実行回数を指定すると、より正確な実行時間を取得できます。たとえば、次に例を示します。

import timeit

code = '''
a = 1
b = 2
c = a + b
'''

time = timeit.timeit(stmt=code, number=10000)
print(f'执行时间：{time} 秒')

ログイン後にコピー

この例では、-n パラメータを使用して、より正確な実行時間を取得するためにコードスニペットが 10,000 回実行されるように指定します。

結論:
timeit モジュールを使用すると、Python コードのパフォーマンステストを簡単に実行できます。さまざまなテストのニーズを満たすためのシンプルかつ高度な使用法を提供します。コマンドラインでも Python プログラム内でも、パフォーマンステストに timeit モジュールを使用することは、Python プログラムの開発と最適化のための強力なツールです。この記事の内容があなたのお役に立てれば幸いです。

参考: