> **Источник:** https://python-all.ru/3.4/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. --- # 27.5. [`timeit`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#module-timeit) – Измерение времени выполнения небольших фрагментов кода **Исходный код:** [Lib/timeit.py](https://python-all.ru/src/3.4/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/3.4/library/timeit.html#command-line-interface), так и [*вызываемый объект*](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#python-interface). Модуль избегает множества распространённых ловушек при измерении времени выполнения. См. также введение Тима Питерса к главе «Алгоритмы» в *Python Cookbook*, опубликованной O’Reilly. ## 27.5.1. Основные примеры Следующий пример показывает, как можно использовать [*интерфейс командной строки*](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#command-line-interface) для сравнения трёх различных выражений: ```sh $ python3 -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))' 10000 loops, best of 3: 30.2 usec per loop $ python3 -m timeit '"-".join([str(n) for n in range(100)])' 10000 loops, best of 3: 27.5 usec per loop $ python3 -m timeit '"-".join(map(str, range(100)))' 10000 loops, best of 3: 23.2 usec per loop ``` Этого можно добиться из [*интерфейса Python*](https://python-all.ru/3.4/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 ``` Однако обратите внимание, что [`timeit`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#module-timeit) автоматически определяет количество повторов только при использовании интерфейса командной строки. В разделе [*Примеры*](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit-examples) можно найти более сложные примеры. ## 27.5.2. Интерфейс Python Модуль определяет три вспомогательные функции и один открытый класс: #### `timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=, number=1000000)` Создает экземпляр [`Timer`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer) с заданным оператором, кодом *setup* и функцией *timer* и запускает его метод [`timeit()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit) с *number* выполнениями. #### `timeit.repeat(stmt='pass', setup='pass', timer=, repeat=3, number=1000000)` Создает экземпляр [`Timer`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer) с заданным оператором, кодом *setup* и функцией *timer* и запускает его метод [`repeat()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer.repeat) с заданным *repeat* и *number* выполнениями. #### `timeit.default_timer()` Таймер по умолчанию, которым всегда является [`time.perf_counter()`](https://python-all.ru/3.4/library/time.html#time.perf_counter). Изменено в версии 3.3: [`time.perf_counter()`](https://python-all.ru/3.4/library/time.html#time.perf_counter) теперь является таймером по умолчанию. #### `class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=)` Класс для измерения скорости выполнения небольших фрагментов кода. Конструктор принимает измеряемый оператор, дополнительный оператор, используемый для настройки, и функцию таймера. Оба оператора по умолчанию равны `'pass'`; функция таймера зависит от платформы (см. строку документации модуля). *stmt* и *setup* могут также содержать несколько операторов, разделенных `;` или переводами строк, при условии, что они не содержат многострочных строковых литералов. Для измерения времени выполнения первого оператора используйте метод [`timeit()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit). Метод [`repeat()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer.repeat) – это удобная функция для вызова [`timeit()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit) несколько раз и возврата списка результатов. Время выполнения *setup* исключается из общего времени выполнения. Параметры *stmt* и *setup* также могут принимать вызываемые объекты без аргументов. Это встраивает вызовы к ним в функцию таймера, которая затем выполняется с помощью [`timeit()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit). Обратите внимание, что накладные расходы на измерение времени в этом случае немного больше из-за дополнительных вызовов функций. #### `timeit(number=1000000)` Измеряет время выполнения основного оператора *number* раз. Сначала выполняется оператор setup один раз, затем возвращается время, затраченное на выполнение основного оператора указанное количество раз, измеряемое в секундах в виде числа с плавающей запятой. Аргумент number – количество повторений цикла, по умолчанию миллион. Основной оператор, оператор setup и используемая функция таймера передаются конструктору. > **Примечание** > > По умолчанию [`timeit()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit) временно отключает [*сборку мусора*](https://python-all.ru/3.4/glossary.html#term-garbage-collection) во время измерения. Преимущество этого подхода в том, что он делает независимые измерения более сопоставимыми. Недостаток – сборка мусора может быть важной составляющей производительности измеряемой функции. Если это так, сборку мусора можно снова включить в качестве первой инструкции в строке *setup*. Например: > > ```python > timeit.Timer('for i in range(10): oct(i)', 'gc.enable()').timeit() > ``` #### `repeat(repeat=3, number=1000000)` Вызывает [`timeit()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit) несколько раз. Это удобная функция, которая многократно вызывает [`timeit()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit), возвращая список результатов. Первый аргумент указывает, сколько раз вызвать [`timeit()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit). Второй аргумент задает параметр *number* для [`timeit()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.Timer.timeit). > **Примечание** > > Может возникнуть соблазн вычислить среднее и стандартное отклонение из вектора результатов и сообщить эти значения. Однако это не очень полезно. В типичном случае наименьшее значение дает нижнюю границу того, насколько быстро машина может выполнить заданный фрагмент кода; более высокие значения в векторе результатов обычно вызваны не изменчивостью скорости Python, а другими процессами, мешающими точности измерения времени. Таким образом, [`min()`](https://python-all.ru/3.4/library/functions.html#min) результата – вероятно, единственное число, которое представляет интерес. После этого следует рассмотреть весь вектор и применить здравый смысл, а не статистику. #### `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(...) # или t.repeat(...) except Exception: t.print_exc() ``` Преимущество по сравнению со стандартной трассировкой заключается в том, что исходные строки в скомпилированном шаблоне будут отображены. Необязательный аргумент *file* указывает, куда отправляется трассировка; по умолчанию это [`sys.stderr`](https://python-all.ru/3.4/library/sys.html#sys.stderr). ## 27.5.3. Интерфейс командной строки При вызове как программы из командной строки используется следующая форма: ```python python -m timeit [-n N] [-r N] [-s S] [-t] [-c] [-h] [statement ...] ``` Где поддерживаются следующие параметры: #### `-n N, --number=N` сколько раз выполнять 'statement' #### `-r N, --repeat=N` сколько раз повторять таймер (по умолчанию 3) #### `-s S, --setup=S` оператор, выполняемый один раз вначале (по умолчанию `pass`) #### `-p, --process` измерять процессорное время, а не реальное время, используя [`time.process_time()`](https://python-all.ru/3.4/library/time.html#time.process_time) вместо [`time.perf_counter()`](https://python-all.ru/3.4/library/time.html#time.perf_counter), который используется по умолчанию Новое в версии 3.3. #### `-t, --time` использовать [`time.time()`](https://python-all.ru/3.4/library/time.html#time.time) (устарело) #### `-c, --clock` использовать [`time.clock()`](https://python-all.ru/3.4/library/time.html#time.clock) (устарело) #### `-v, --verbose` выводить необработанные результаты замера; для большей точности (больше знаков) повторите параметр #### `-h, --help` вывести краткое сообщение об использовании и выйти Многострочный оператор можно задать, указав каждую строку как отдельный аргумент оператора; строки с отступами возможны, если заключить аргумент в кавычки и использовать начальные пробелы. Несколько параметров [*-s*](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#cmdoption-timeit-s) обрабатываются аналогично. Если [*-n*](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#cmdoption-timeit-n) не указан, подходящее количество циклов вычисляется путём последовательного перебора степеней 10, пока общее время не достигнет хотя бы 0,2 секунды. Измерения с помощью [`default_timer()`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#timeit.default_timer) могут быть подвержены влиянию других программ, работающих на той же машине, поэтому при необходимости точного измерения времени лучше всего повторить замер несколько раз и взять наилучший результат. Для этого подходит опция [*-r*](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#cmdoption-timeit-r); значения по умолчанию в 3 повторения, вероятно, достаточно в большинстве случаев. Для измерения процессорного времени можно использовать [`time.process_time()`](https://python-all.ru/3.4/library/time.html#time.process_time). > **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. ## 27.5.4. Примеры Можно указать инструкцию настройки, которая выполняется только один раз в начале: ```sh $ python -m timeit -s 'text = "sample string"; char = "g"' 'char in text' 10000000 loops, best of 3: 0.0877 usec per loop $ python -m timeit -s 'text = "sample string"; char = "g"' 'text.find(char)' 1000000 loops, best of 3: 0.342 usec per loop ``` ```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/3.4/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() [0.40193588800002544, 0.3960157959998014, 0.39594301399984033] ``` Следующие примеры показывают, как замерять выражения, содержащие несколько строк. Здесь мы сравниваем затраты на использование [`hasattr()`](https://python-all.ru/3.4/library/functions.html#hasattr) и [`try`](https://python-all.ru/3.4/reference/compound_stmts.html#try)/[`except`](https://python-all.ru/3.4/reference/compound_stmts.html#except) для проверки отсутствующих и присутствующих атрибутов объектов: ```sh $ python -m timeit 'try:' ' str.__bool__' 'except AttributeError:' ' pass' 100000 loops, best of 3: 15.7 usec per loop $ python -m timeit 'if hasattr(str, "__bool__"): pass' 100000 loops, best of 3: 4.26 usec per loop $ python -m timeit 'try:' ' int.__bool__' 'except AttributeError:' ' pass' 1000000 loops, best of 3: 1.43 usec per loop $ python -m timeit 'if hasattr(int, "__bool__"): pass' 100000 loops, best of 3: 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`](https://python-all.ru/3.4/library/timeit.html#module-timeit) доступ к функциям, которые вы определяете, 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")) ```