Mô-đun thời gian Python có thể được sử dụng để đo hiệu suất của chương trình Python thuần túy. Điều này rất quan trọng vì một trong những hạn chế đáng kể của các chương trình Python là chúng chậm hơn một chút so với một số ngôn ngữ lập trình. Trong những trường hợp này, chúng tôi có thể sử dụng bộ hẹn giờ python để xác định tác động hiệu suất của mã và thực hiện các sửa đổi cần thiết
Chức năng hẹn giờ Python
Dưới đây là một số chức năng được xác định trước trong mô-đun thời gian tích hợp
- perf_count[]
- đơn điệu[]
- tiến trình thời gian[]
- thời gian[]
Với Python3. 7, các chức năng thời gian mới như treadtime[] và phiên bản nano giây của tất cả các chức năng trên đã được giới thiệu. Ví dụ: hàm perfcount[] đã nhận được một bản sao nano giây được gọi là perfcountns[]. Tất cả các hàm nano giây đều có hậu tố _ns
Cách sử dụng cơ bản của chức năng hẹn giờ
Hàm perfcount[] và perfcount_ns[]
Trong phần này, chúng ta sẽ sử dụng perfcount[] và perfcount_ns[] để theo dõi thời gian thực hiện của một chương trình đơn giản
Trong ví dụ sau, chúng tôi đo thời gian đã trôi qua để chạy hàm print[]
import time
start_time = time.perf_counter[]
print["Hello World"]
end_time = time.perf_counter[]
print[f"Start Time : {start_time}"]
print[f"End Time : {end_time}"]
print[f"Execution Time : {end_time - start_time:0.6f}" ]
print[]
start_time = time.perf_counter_ns[]
print["Hello World"]
end_time = time.perf_counter_ns[]
print[f"Start Time : {start_time}"]
print[f"End Time : {end_time}"]
print[f"Execution Time in Nanoseconds : {end_time - start_time}" ]KẾT QUẢ
Trong tập lệnh tiếp theo, chúng tôi sử dụng bộ hẹn giờ làm chức năng cũng như chỉ số hiệu suất. Sử dụng hàm perf_counter[], chúng tôi kiểm tra xem mất bao lâu để tìm tốc độ mạng bằng cách sử dụng mô-đun “speedtest”
import speedtest
import datetime
import time
def check_speed_format[]:
test = speedtest.Speedtest[]
number_of_times = 0
while number_of_times