timeit.md

1> **Источник:** https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html2>3> «Документация Python на русском» – неофициальный перевод официальной документации Python: версии от 2.6 до 3.16, полнотекстовый поиск, английский оригинал рядом с переводом. Эта Markdown-версия страницы предназначена для работы с LLM: вставьте её в ChatGPT, Claude или Cursor.45---67# `timeit` – Измерение времени выполнения небольших фрагментов кода89**Исходный код:** [Lib/timeit.py](https://python-all.ru/src/3.14/Lib/timeit.py)1011---1213Этот модуль предоставляет простой способ измерения времени выполнения небольших фрагментов кода Python. Он имеет как [интерфейс командной строки](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit-command-line-interface), так и [вызываемый](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#python-interface). Он позволяет избежать множества типичных ловушек при измерении времени выполнения. Также см. введение Тима Питерса к главе «Алгоритмы» во втором издании *Python Cookbook*, опубликованном издательством O’Reilly.1415## Простые примеры1617Следующий пример показывает, как можно использовать [интерфейс командной строки](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit-command-line-interface) для сравнения трёх различных выражений:1819```console20$ python -m timeit "'-'.join(str(n) for n in range(100))"2110000 loops, best of 5: 30.2 usec per loop22$ python -m timeit "'-'.join([str(n) for n in range(100)])"2310000 loops, best of 5: 27.5 usec per loop24$ python -m timeit "'-'.join(map(str, range(100)))"2510000 loops, best of 5: 23.2 usec per loop26```2728Этого можно добиться из [интерфейса Python](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#python-interface) с помощью:2930```python31>>> import timeit32>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)330.301861184882000134>>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)350.272736879065632836>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)370.2370267980732023738```3940В [интерфейсе Python](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#python-interface) также можно передать вызываемый объект:4142```python43>>> timeit.timeit(lambda: "-".join(map(str, range(100))), number=10000)440.1966559197753667845```4647Однако обратите внимание, что [`timeit()`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.timeit) будет автоматически определять количество повторений только при использовании интерфейса командной строки. В разделе [Примеры](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit-examples) вы можете найти более сложные примеры.4849## Интерфейс Python5051Модуль определяет три вспомогательные функции и один открытый класс:5253#### `timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, number=1000000, globals=None)`5455Создаёт экземпляр [`Timer`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.Timer) с заданными оператором, кодом *setup* и функцией *timer* и запускает его метод `timeit()` с *number* выполнениями. Необязательный аргумент *globals* задаёт пространство имён, в котором будет выполняться код.5657Изменено в версии 3.5: Был добавлен необязательный параметр *globals*.5859#### `timeit.repeat(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, repeat=5, number=1000000, globals=None)`6061Создаёт экземпляр [`Timer`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.Timer) с заданными оператором, кодом *setup* и функцией *timer* и запускает его метод `repeat()` с заданным количеством *repeat* и *number* выполнениями. Необязательный аргумент *globals* задаёт пространство имён, в котором будет выполняться код.6263Изменено в версии 3.5: Был добавлен необязательный параметр *globals*.6465Изменено в версии 3.7: Значение по умолчанию *repeat* изменено с 3 на 5.6667#### `timeit.default_timer()`6869Таймер по умолчанию, который всегда равен time.perf\_counter(), возвращает число секунд с плавающей точкой. Альтернатива time.perf\_counter\_ns возвращает целое число наносекунд.7071Изменено в версии 3.3: [`time.perf_counter()`](https://python-all.ru/3.14/library/time.html#time.perf_counter) теперь является таймером по умолчанию.7273#### `class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>, globals=None)`7475Класс для измерения скорости выполнения небольших фрагментов кода.7677Конструктор принимает измеряемый оператор, дополнительный оператор для настройки и функцию таймера. Оба оператора по умолчанию равны `'pass'`; функция таймера зависит от платформы (см. строку документации модуля). *stmt* и *setup* также могут содержать несколько операторов, разделённых `;` или переводами строк, при условии, что они не содержат многострочных строковых литералов. По умолчанию оператор выполняется в пространстве имён timeit; это поведение можно контролировать, передав пространство имён в *globals*.7879Для измерения времени выполнения первого оператора используйте метод [`timeit()`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit). Методы [`repeat()`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.Timer.repeat) и [`autorange()`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.Timer.autorange) являются вспомогательными методами для многократного вызова `timeit()`.8081Время выполнения *setup* исключается из общего времени выполнения.8283Параметры *stmt* и *setup* также могут принимать вызываемые объекты без аргументов. При этом вызовы к ним встраиваются в функцию таймера, которая затем выполняется [`timeit()`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit). Обратите внимание, что в этом случае накладные расходы на измерение немного больше из-за дополнительных вызовов функций.8485Изменено в версии 3.5: Был добавлен необязательный параметр *globals*.8687#### `timeit(number=1000000)`8889Замеряет *number* выполнений основного оператора. Сначала один раз выполняет оператор настройки, а затем возвращает время, затраченное на несколько выполнений основного оператора. Таймер по умолчанию возвращает число секунд с плавающей точкой. Аргумент – количество проходов цикла, по умолчанию один миллион. Основной оператор, оператор настройки и используемая функция таймера передаются конструктору.9091> **Примечание**92>93> По умолчанию `timeit()` временно отключает [сборку мусора](https://python-all.ru/3.14/glossary.html#term-garbage-collection) во время замера. Преимущество такого подхода в том, что независимые замеры становятся более сопоставимыми. Недостаток в том, что сборка мусора может быть важной составляющей производительности измеряемой функции. Если это так, сборку мусора можно снова включить, указав её первой инструкцией в строке *setup*. Например:94>95> ```python96> timeit.Timer('for i in range(10): oct(i)', 'gc.enable()').timeit()97> ```9899#### `autorange(callback=None)`100101Автоматически определяет, сколько раз вызывать [`timeit()`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit).102103Это удобная функция, которая многократно вызывает [`timeit()`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit), чтобы общее время составило \>= 0.2 секунды, и возвращает итоговое (количество циклов, затраченное время на это количество циклов). Она вызывает `timeit()` с возрастающими числами из последовательности 1, 2, 5, 10, 20, 50, … пока затраченное время не достигнет хотя бы 0.2 секунды.104105Если задан *колбэк* и он не равен `None`, то он будет вызываться после каждого испытания с двумя аргументами: `callback(number, time_taken)`.106107Добавлено в версии 3.6.108109#### `repeat(repeat=5, number=1000000)`110111Вызов [`timeit()`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit) несколько раз.112113Это удобная функция, которая многократно вызывает [`timeit()`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit), возвращая список результатов. Первый аргумент указывает, сколько раз вызывать `timeit()`. Второй аргумент задаёт аргумент *number* для `timeit()`.114115> **Примечание**116>117> Может возникнуть соблазн вычислить среднее и стандартное отклонение из результирующего вектора и сообщить о них. Однако это не очень полезно. В типичном случае наименьшее значение даёт нижнюю границу того, насколько быстро ваша машина может выполнить данный фрагмент кода; более высокие значения в результирующем векторе обычно вызваны не изменчивостью скорости Python, а другими процессами, влияющими на точность измерения времени. Поэтому [`min()`](https://python-all.ru/3.14/library/functions.html#min) результата – вероятно, единственное число, которое должно интересовать. После этого следует посмотреть на весь вектор и применить здравый смысл, а не статистику.118119Изменено в версии 3.7: Значение по умолчанию *repeat* изменено с 3 на 5.120121#### `print_exc(file=None)`122123Вспомогательная функция для вывода трассировки из кода, время выполнения которого измеряется.124125Типичное использование:126127```python128t = Timer(...)       # за пределами try/except129try:130    t.timeit(...)    # или t.repeat(...)131except Exception:132    t.print_exc()133```134135Преимущество перед стандартной трассировкой в том, что будут отображаться строки исходного кода в скомпилированном шаблоне. Необязательный аргумент *file* указывает, куда направляется трассировка; по умолчанию используется [`sys.stderr`](https://python-all.ru/3.14/library/sys.html#sys.stderr).136137## Интерфейс командной строки138139При вызове как программы из командной строки используется следующая форма:140141```python142python -m timeit [-n N] [-r N] [-u U] [-s S] [-p] [-v] [-h] [statement ...]143```144145Где поддерживаются следующие параметры:146147#### `-n N, --number=N`148149сколько раз выполнять 'statement'150151#### `-r N, --repeat=N`152153сколько раз повторить таймер (по умолчанию 5)154155#### `-s S, --setup=S`156157инструкция, выполняемая один раз в начале (по умолчанию `pass`)158159#### `-p, --process`160161измерять процессорное время, а не настенное время, используя [`time.process_time()`](https://python-all.ru/3.14/library/time.html#time.process_time) вместо [`time.perf_counter()`](https://python-all.ru/3.14/library/time.html#time.perf_counter), которое используется по умолчанию162163Добавлено в версии 3.3.164165#### `-u, --unit=U`166167указать единицу времени для вывода таймера; можно выбрать `nsec`, `usec`, `msec` или `sec`168169Добавлено в версии 3.5.170171#### `-v, --verbose`172173выводить необработанные результаты замера; для большей точности (больше знаков) повторите параметр174175#### `-h, --help`176177вывести краткое сообщение об использовании и выйти178179Многострочная инструкция может быть задана указанием каждой строки как отдельного аргумента statement; строки с отступами возможны путём заключения аргумента в кавычки и использования начальных пробелов. Несколько параметров [`-s`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#cmdoption-timeit-s) обрабатываются аналогично.180181Если [`-n`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#cmdoption-timeit-n) не задан, подходящее количество циклов вычисляется путём проб возрастающих чисел из последовательности 1, 2, 5, 10, 20, 50, … пока общее время не достигнет хотя бы 0.2 секунды.182183На результаты измерений [`default_timer()`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.default_timer) могут влиять другие программы, выполняющиеся на той же машине, поэтому при необходимости точных замеров лучше всего повторить измерение несколько раз и взять наилучшее время. Параметр [`-r`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#cmdoption-timeit-r) подходит для этого; значения по умолчанию 5 повторений, вероятно, достаточно в большинстве случаев. Можно использовать [`time.process_time()`](https://python-all.ru/3.14/library/time.html#time.process_time) для измерения процессорного времени.184185> **Примечание**186>187> Существует некоторая базовая накладная нагрузка, связанная с выполнением инструкции pass. Приведённый здесь код не пытается её скрыть, но о ней следует знать. Базовую накладную нагрузку можно измерить, вызвав программу без аргументов, и она может отличаться в разных версиях Python.188189## Примеры190191Можно указать инструкцию настройки, которая выполняется только один раз в начале:192193```console194$ python -m timeit -s "text = 'sample string'; char = 'g'" "char in text"1955000000 loops, best of 5: 0.0877 usec per loop196$ python -m timeit -s "text = 'sample string'; char = 'g'" "text.find(char)"1971000000 loops, best of 5: 0.342 usec per loop198```199200В выводе представлены три поля. Количество итераций цикла (loop count), показывающее, сколько раз тело оператора выполнялось за одно повторение цикла замера. Количество повторений (repetition count, «best of 5»), показывающее, сколько раз цикл замера повторялся, и, наконец, среднее время выполнения тела оператора в лучшем повторении цикла замера. То есть время, затраченное самым быстрым повторением, делённое на количество итераций цикла.201202```python203>>> import timeit204>>> timeit.timeit('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"')2050.41440500499993504206>>> timeit.timeit('text.find(char)', setup='text = "sample string"; char = "g"')2071.7246671520006203208```209210То же самое можно сделать с помощью класса [`Timer`](https://python-all.ru/3.14/library/timeit.html#timeit.Timer) и его методов:211212```python213>>> import timeit214>>> t = timeit.Timer('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"')215>>> t.timeit()2160.3955516149999312217>>> t.repeat()218[0.40183617287970225, 0.37027556854118704, 0.38344867356679524, 0.3712595970846668, 0.37866875250654886]219```220221Следующие примеры показывают, как замерять время выполнения выражений, состоящих из нескольких строк. Здесь мы сравниваем затраты на использование [`hasattr()`](https://python-all.ru/3.14/library/functions.html#hasattr) против [`try`](https://python-all.ru/3.14/reference/compound_stmts.html#try)/[`except`](https://python-all.ru/3.14/reference/compound_stmts.html#except) для проверки отсутствующих и существующих атрибутов объектов:222223```console224$ python -m timeit "try:" "  str.__bool__" "except AttributeError:" "  pass"22520000 loops, best of 5: 15.7 usec per loop226$ python -m timeit "if hasattr(str, '__bool__'): pass"22750000 loops, best of 5: 4.26 usec per loop228229$ python -m timeit "try:" "  int.__bool__" "except AttributeError:" "  pass"230200000 loops, best of 5: 1.43 usec per loop231$ python -m timeit "if hasattr(int, '__bool__'): pass"232100000 loops, best of 5: 2.23 usec per loop233```234235```python236>>> import timeit237>>> # атрибут отсутствует238>>> s = """\239... try:240...     str.__bool__241... except AttributeError:242...     pass243... """244>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)2450.9138244460009446246>>> s = "if hasattr(str, '__bool__'): pass"247>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)2480.5829014980008651249>>>250>>> # атрибут присутствует251>>> s = """\252... try:253...     int.__bool__254... except AttributeError:255...     pass256... """257>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)2580.04215312199994514259>>> s = "if hasattr(int, '__bool__'): pass"260>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)2610.08588060699912603262```263264Чтобы предоставить модулю `timeit` доступ к определяемым вами функциям, можно передать параметр *setup*, содержащий инструкцию import:265266```python267def test():268    """Глупая тестовая функция"""269    L = [i for i in range(100)]270271if __name__ == '__main__':272    import timeit273    print(timeit.timeit("test()", setup="from __main__ import test"))274```275276Другой вариант – передать [`globals()`](https://python-all.ru/3.14/library/functions.html#globals) параметру *globals*, что приведёт к выполнению кода в текущем глобальном пространстве имён. Это может быть удобнее, чем указывать импорты по отдельности:277278```python279def f(x):280    return x**2281def g(x):282    return x**4283def h(x):284    return x**8285286import timeit287print(timeit.timeit('[func(42) for func in (f,g,h)]', globals=globals()))288```289