Python의 timeit 모듈을 사용하여 데이터베이스 업데이트 실행 시간을 측정하는 방법은 무엇입니까?

Pythons timeit 모듈을 사용한 타이밍 코드 세그먼트

소개

코드 실행 시간 측정 세그먼트는 성능 테스트 및 최적화에 필수적입니다. Python의 timeit 모듈은 다양한 코드 블록의 실행 시간을 측정하고 비교하는 편리한 방법을 제공합니다.

질문

Python 사용자에게는 데이터베이스 업데이트 작업을 수행하는 스크립트가 있습니다. . 그들은 업데이트 문이 실행되고 결과를 파일에 쓰는 데 걸리는 시간을 측정하려고 합니다. 사용자가 timeit 모듈을 사용하려고 시도했지만 구현하는 데 어려움을 겪었습니다.

답변

성능 타이밍을 위해 timeit을 사용하려면 다음 단계를 수행하면 됩니다.

• timeit 모듈 가져오기: Python 스크립트로 timeit 모듈을 가져오는 것으로 시작합니다.

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

• 설정 문자열: 설정 문자열에는 시간을 측정하는 코드에 사용할 수 있어야 하는 필수 가져오기 또는 변수 선언이 포함되어 있습니다. 이 경우 필요한 데이터베이스 연결 및 쿼리 문을 정의해야 합니다.

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

• 문 문자열 생성: 이 문자열은 데이터베이스에 사용될 코드 블록을 나타냅니다. 시간이 초과되었습니다. 이 경우는 데이터베이스 업데이트 작업입니다.

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

• 타이밍 실행: timeit.Timer 클래스를 사용하여 코드 블록의 실행 시간을 측정합니다. . 다음 코드는 업데이트 문을 100번 실행하는 데 걸린 시간을 측정합니다.

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

• 결과를 파일에 쓰기: 타이밍이 완료되면 쓰기 지정된 파일에 대한 평균 실행 시간.

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

이러한 단계를 따르면 사용자는 Python의 timeit 모듈을 사용하여 데이터베이스 업데이트 문의 실행 시간을 효과적으로 측정하고 파일에 쓸 수 있습니다.

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