Mesure du temps écoulé avec le module Time

Question

Avec le module Time de python, est-il possible de mesurer le temps écoulé ? Si oui, comment puis-je le faire ?

Je dois faire en sorte que si le curseur est resté dans un widget pendant une certaine durée, un événement se produise.

Answer 1

En programmation, il y a 2 principales façons de mesurer le temps avec des résultats différents :

>>> print(time.process_time()); time.sleep(10); print(time.process_time())
0.11751394000000001
0.11764988400000001  # took  0 seconds and a bit
>>> print(time.perf_counter()); time.sleep(10); print(time.perf_counter())
3972.465770326
3982.468109075       # took 10 seconds and a bit

• Durée du processeur : Il s'agit du temps que ce processus spécifique passe à être activement exécuté sur le CPU. Le sommeil, l'attente d'une requête web ou le temps pendant lequel seuls d'autres processus sont exécutés n'y contribuent pas.

  • Utilisez time.process_time()

• Horloge murale : Il s'agit du temps écoulé "sur une horloge accrochée au mur", c'est-à-dire en dehors du temps réel.

  • Utilisez time.perf_counter()

    • time.time() mesure également le temps de l'horloge murale, mais peut être remis à zéro, ce qui permet de remonter le temps.
    • time.monotonic() ne peut pas être remis à zéro (monotonique = va seulement en avant) mais a une précision plus faible que time.perf_counter()

Answer 2

Vous devez importer time et ensuite utiliser la méthode time.time() pour connaître l'heure actuelle.

import time

start_time=time.time() #taking current time as starting time

#here your code

elapsed_time=time.time()-start_time #again taking current time - starting time

Answer 3

Une autre façon agréable de chronométrer les choses est d'utiliser la fonction avec structure python.

avec appelle automatiquement la structure __enter__ y __exit__ ce qui est exactement ce dont nous avons besoin pour chronométrer les choses.

Créons un Minuterie classe.

from time import time

class Timer():
    def __init__(self, message):
        self.message = message
    def __enter__(self):
        self.start = time()
        return None  # could return anything, to be used like this: with Timer("Message") as value:
    def __exit__(self, type, value, traceback):
        elapsed_time = (time() - self.start) * 1000
        print(self.message.format(elapsed_time))

Ensuite, on peut utiliser la classe Timer comme ceci :

with Timer("Elapsed time to compute some prime numbers: {}ms"):
    primes = []
    for x in range(2, 500):
        if not any(x % p == 0 for p in primes):
            primes.append(x)
    print("Primes: {}".format(primes))

Le résultat est le suivant :

Primes : [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97, 101, 103, 107, 109, 113, 127, 131, 137, 139, 149, 151, 157, 163, 167, 173, 179, 181, 191, 193, 197, 199, 211, 223, 227, 229, 233, 239, 241, 251, 257, 263, 269, 271, 277, 281, 283, 293, 307, 311, 313, 317, 331, 337, 347, 349, 353, 359, 367, 373, 379, 383, 389, 397, 401, 409, 419, 421, 431, 433, 439, 443, 449, 457, 461, 463, 467, 479, 487, 491, 499]

Temps écoulé pour calculer certains nombres premiers : 5.01704216003418ms

Answer 4

La réponse de Vadim Shender est excellente. Vous pouvez également utiliser un décorateur plus simple comme ci-dessous :

import datetime
def calc_timing(original_function):                            
    def new_function(*args,**kwargs):                        
        start = datetime.datetime.now()                     
        x = original_function(*args,**kwargs)                
        elapsed = datetime.datetime.now()                      
        print("Elapsed Time = {0}".format(elapsed-start))     
        return x                                             
    return new_function()  

@calc_timing
def a_func(*variables):
    print("do something big!")

Answer 5

Voici une mise à jour du code intelligent de Vadim Shender avec une sortie tabulaire :

import collections
import time
from functools import wraps

PROF_DATA = collections.defaultdict(list)

def profile(fn):
    @wraps(fn)
    def with_profiling(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        ret = fn(*args, **kwargs)
        elapsed_time = time.time() - start_time
        PROF_DATA[fn.__name__].append(elapsed_time)
        return ret
    return with_profiling

Metrics = collections.namedtuple("Metrics", "sum_time num_calls min_time max_time avg_time fname")

def print_profile_data():
    results = []
    for fname, elapsed_times in PROF_DATA.items():
        num_calls = len(elapsed_times)
        min_time = min(elapsed_times)
        max_time = max(elapsed_times)
        sum_time = sum(elapsed_times)
        avg_time = sum_time / num_calls
        metrics = Metrics(sum_time, num_calls, min_time, max_time, avg_time, fname)
        results.append(metrics)
    total_time = sum([m.sum_time for m in results])
    print("\t".join(["Percent", "Sum", "Calls", "Min", "Max", "Mean", "Function"]))
    for m in sorted(results, reverse=True):
        print("%.1f\t%.3f\t%d\t%.3f\t%.3f\t%.3f\t%s" % (100 * m.sum_time / total_time, m.sum_time, m.num_calls, m.min_time, m.max_time, m.avg_time, m.fname))
    print("%.3f Total Time" % total_time)