> **Источник:** https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html > > «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. --- # `timeit` – Измерение времени выполнения небольших фрагментов кода **Исходный код:** [Lib/timeit.py](https://python-all.ru/src/main/Lib/timeit.py) --- Этот модуль предоставляет простой способ измерения времени выполнения небольших фрагментов кода Python. Он имеет как [интерфейс командной строки](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit-command-line-interface), так и [вызываемый интерфейс](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#python-interface). Он позволяет избежать ряда типичных ловушек при измерении времени выполнения.\\nСм. также введение Тима Питерса к главе «Алгоритмы» во втором издании *Python Cookbook*, опубликованном O’Reilly. ## Базовые примеры В следующем примере показано, как [интерфейс командной строки](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit-command-line-interface)\\nможно использовать для сравнения трёх различных выражений: ```console $ python -m timeit "'-'.join(str(n) for n in range(100))" 10000 loops, best of 5: 30.2 usec per loop $ python -m timeit "'-'.join([str(n) for n in range(100)])" 10000 loops, best of 5: 27.5 usec per loop $ python -m timeit "'-'.join(map(str, range(100)))" 10000 loops, best of 5: 23.2 usec per loop ``` Этого можно добиться через [интерфейс Python](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#python-interface) с помощью: ```python >>> import timeit >>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000) 0.3018611848820001 >>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000) 0.2727368790656328 >>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000) 0.23702679807320237 ``` Вызываемый объект также можно передать через [интерфейс Python](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#python-interface): ```python >>> timeit.timeit(lambda: "-".join(map(str, range(100))), number=10000) 0.19665591977536678 ``` Однако обратите внимание, что [`timeit()`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit.timeit) будет автоматически определять количество повторений только при использовании интерфейса командной строки. В разделе [Примеры](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit-examples) вы можете найти более сложные примеры. ## Интерфейс Python Модуль определяет три вспомогательные функции и один открытый класс: #### `timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=, number=1000000, globals=None)` Создаёт экземпляр [`Timer`](https://python-all.ru/3.16/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. Изменено в версии 3.5: Был добавлен необязательный параметр *globals*. #### `timeit.repeat(stmt='pass', setup='pass', timer=, repeat=5, number=1000000, globals=None)` Создаёт экземпляр [`Timer`](https://python-all.ru/3.16/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. Изменено в версии 3.5: Был добавлен необязательный параметр *globals*. Изменено в версии 3.7: Значение по умолчанию *repeat* изменено с 3 на 5. #### `timeit.default_timer()` Таймер по умолчанию, который всегда равен time.perf\_counter(), возвращает число секунд с плавающей точкой. Альтернатива time.perf\_counter\_ns возвращает целое число наносекунд. Изменено в версии 3.3: [`time.perf_counter()`](https://python-all.ru/3.16/library/time.html#time.perf_counter) теперь является таймером по умолчанию. #### `class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=, globals=None)` Класс для измерения скорости выполнения небольших фрагментов кода. Конструктор 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*. Для измерения времени выполнения первого оператора используйте метод [`timeit()`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit). Методы [`repeat()`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit.Timer.repeat) и [`autorange()`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit.Timer.autorange) являются вспомогательными методами для многократного вызова `timeit()`. Время выполнения *setup* исключается из общего времени выполнения. Параметры *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/3.16/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit). Обратите внимание, что в этом случае накладные расходы на измерение немного больше из-за дополнительных вызовов функций. Изменено в версии 3.5: Был добавлен необязательный параметр *globals*. #### `timeit(number=1000000)` Замеряет *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. > **Примечание** > > По умолчанию `timeit()` временно отключает [сборку мусора](https://python-all.ru/3.16/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: > > ```python > timeit.Timer('for i in range(10): oct(i)', 'gc.enable()').timeit() > ``` #### `autorange(callback=None, target_time=None)` Автоматически определяет, сколько раз вызывать [`timeit()`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit). Это удобная функция, которая многократно вызывает [`timeit()`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit) так, чтобы общее время \>= *Timer.target\_time* секунд, и возвращает результирующие (количество циклов, затраченное время для этого количества циклов). Она вызывает `timeit()` с возрастающими числами из последовательности 1, 2, 5, 10, 20, 50, … до тех пор, пока затраченное время не станет не менее *target\_time* секунд. Если задан *колбэк* и он не равен `None`, то он будет вызываться после каждого испытания с двумя аргументами: `callback(number, time_taken)`. Добавлено в версии 3.6. Изменено в версии 3.15: Добавлен необязательный параметр *target\_time*. #### `repeat(repeat=5, number=1000000)` Вызов [`timeit()`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit) несколько раз. Это удобная функция, которая многократно вызывает [`timeit()`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit), возвращая список результатов. Первый аргумент указывает, сколько раз вызывать `timeit()`. Второй аргумент задаёт аргумент *number* для `timeit()`. > **Примечание** > > 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/3.16/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. Изменено в версии 3.7: Значение по умолчанию *repeat* изменено с 3 на 5. #### `print_exc(file=None)` Вспомогательная функция для вывода трассировки из кода, время выполнения которого измеряется. Типичное использование: ```python t = Timer(...) # за пределами try/except try: t.timeit(...) # or t.repeat(...) except Exception: t.print_exc() ``` Преимущество 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/3.16/library/sys.html#sys.stderr). ## Интерфейс командной строки При вызове как программы из командной строки используется следующая форма: ```python python -m timeit [-n N] [-r N] [-u U] [-s S] [-p] [-v] [-h] [statement ...] ``` Где поддерживаются следующие параметры: #### `-n N, --number=N` сколько раз выполнять 'statement' #### `-r N, --repeat=N` сколько раз повторить таймер (по умолчанию 5) #### `-s S, --setup=S` инструкция, выполняемая один раз в начале (по умолчанию `pass`) #### `-p, --process` измерять процессорное время, а не настенное время, используя [`time.process_time()`](https://python-all.ru/3.16/library/time.html#time.process_time) вместо [`time.perf_counter()`](https://python-all.ru/3.16/library/time.html#time.perf_counter), которое используется по умолчанию Добавлено в версии 3.3. #### `-u, --unit=U` указать единицу времени для вывода таймера; можно выбрать `nsec`, `usec`, `msec` или `sec` Добавлено в версии 3.5. #### `-t, --target-time=T` Если [`--number`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#cmdoption-timeit-n) равен 0, код будет выполняться до тех пор, пока не займёт как минимум это количество секунд (по умолчанию: 0.2). Добавлено в версии 3.15. #### `-v, --verbose` выводить необработанные результаты замера; для большей точности (больше знаков) повторите параметр #### `-h, --help` вывести краткое сообщение об использовании и выйти Многострочная 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/3.16/library/timeit.html#cmdoption-timeit-s) обрабатываются аналогично. Если [`-n`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#cmdoption-timeit-n) не указан, подходящее количество циклов вычисляется путём перебора возрастающих чисел из последовательности 1, 2, 5, 10, 20, 50, … до тех пор, пока общее время не станет не менее [`--target-time`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#cmdoption-timeit-t) секунд (по умолчанию: 0.2). На результаты измерений [`default_timer()`](https://python-all.ru/3.16/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/3.16/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/3.16/library/time.html#time.process_time) для измерения процессорного времени. > **Примечание** > > 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. Добавлено в версии 3.15: Вывод по умолчанию цветной, и его можно [настроить с помощью переменных окружения](https://python-all.ru/3.16/using/cmdline.html#using-on-controlling-color). ## Примеры Можно указать инструкцию настройки, которая выполняется только один раз в начале: ```console $ python -m timeit -s "text = 'sample string'; char = 'g'" "char in text" 5000000 loops, best of 5: 0.0877 usec per loop $ python -m timeit -s "text = 'sample string'; char = 'g'" "text.find(char)" 1000000 loops, best of 5: 0.342 usec per loop ``` В 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. ```python >>> import timeit >>> timeit.timeit('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"') 0.41440500499993504 >>> timeit.timeit('text.find(char)', setup='text = "sample string"; char = "g"') 1.7246671520006203 ``` То же самое можно сделать с помощью класса [`Timer`](https://python-all.ru/3.16/library/timeit.html#timeit.Timer) и его методов: ```python >>> import timeit >>> t = timeit.Timer('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"') >>> t.timeit() 0.3955516149999312 >>> t.repeat() [0.40183617287970225, 0.37027556854118704, 0.38344867356679524, 0.3712595970846668, 0.37866875250654886] ``` Следующие примеры показывают, как замерять время выполнения выражений, состоящих из нескольких строк. Здесь мы сравниваем затраты на использование [`hasattr()`](https://python-all.ru/3.16/library/functions.html#hasattr) против [`try`](https://python-all.ru/3.16/reference/compound_stmts.html#try)/[`except`](https://python-all.ru/3.16/reference/compound_stmts.html#except) для проверки отсутствующих и существующих атрибутов объектов: ```console $ python -m timeit "try:" " str.__bool__" "except AttributeError:" " pass" 20000 loops, best of 5: 15.7 usec per loop $ python -m timeit "if hasattr(str, '__bool__'): pass" 50000 loops, best of 5: 4.26 usec per loop $ python -m timeit "try:" " int.__bool__" "except AttributeError:" " pass" 200000 loops, best of 5: 1.43 usec per loop $ python -m timeit "if hasattr(int, '__bool__'): pass" 100000 loops, best of 5: 2.23 usec per loop ``` ```python >>> import timeit >>> # атрибут отсутствует >>> s = """\ ... try: ... str.__bool__ ... except AttributeError: ... pass ... """ >>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000) 0.9138244460009446 >>> s = "if hasattr(str, '__bool__'): pass" >>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000) 0.5829014980008651 >>> >>> # атрибут присутствует >>> s = """\ ... try: ... int.__bool__ ... except AttributeError: ... pass ... """ >>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000) 0.04215312199994514 >>> s = "if hasattr(int, '__bool__'): pass" >>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000) 0.08588060699912603 ``` Чтобы предоставить модулю `timeit` доступ к определяемым вами функциям, можно передать параметр *setup*, содержащий инструкцию import: ```python def test(): """Глупая тестовая функция""" L = [i for i in range(100)] if __name__ == '__main__': import timeit print(timeit.timeit("test()", setup="from __main__ import test")) ``` Другой вариант – передать [`globals()`](https://python-all.ru/3.16/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: ```python def f(x): return x**2 def g(x): return x**4 def h(x): return x**8 import timeit print(timeit.timeit('[func(42) for func in (f,g,h)]', globals=globals())) ```