|
Функции monotonic(), perf_counter() и process_time()Курс по стандартной библиотеке: https://stepik.org/a/259466?utm_source=proproprogs Мы с вами продолжаем знакомство с функциями модуля time() и следующей будет функция monotonic(). Для чего она предназначена? Если вспомнить прошлое занятие, то там функция time() выдавала время, привязанное к системным часам устройства. С одной стороны это хорошо, т.к. можно определять реальное текущее время, но с другой стороны имеем некоторую уязвимость при измерении промежутков времени выполнения функций или фрагментов кода программ. Для этих целей лучше подходит функция monotonic(), которая измеряет временные интервалы независимо от изменений системных настроек или сбоев. Вот основные характеристики работы этой функции:
Воспользоваться этой функцией можно следующим образом: t = time.monotonic() print(t) # 57446.875 Обратите внимание, что само по себе значение функции monotonic() никак не интерпретируется. Это просто метка времени и все. Но если в программе ее вызвать дважды: start = time.monotonic() time.sleep(0.5) # задержка на 500 мс end = time.monotonic() print(end-start) # 0.5 то можно замерять временные интервалы. Собственно, это ее основное предназначение. Функция perf_counter()Следующая функция perf_counter() работает по аналогии с функцией monotonic(), но предназначена для высокоточного измерения коротких интервалов времени. Эта функция возвращает наиболее точную доступную меру времени, зависящую от характеристик текущей ОС и оборудования. Давайте в качестве примера повторим фрагмент предыдущего кода, но с использованием функции perf_counter(): start = time.perf_counter() time.sleep(0.5) end = time.perf_counter() print(end-start) # 0.5001650999984122 Видим, что здесь точность измерения несколько выше, чем у предыдущей функции monotonic(). В чем же разница между этими двумя функциями? Вот основные особенности их работы:
Функция process_time()Следующая функция process_time() из модуля time предоставляет специальный вид временной метрики, который называется процессорным временем. Процессорное время – это сумма времени, которое реально провел процесс в активном состоянии, исполняя команды на центральном процессоре. Оно учитывает как время, потраченное на выполнение инструкций ядра операционной системы (kernel mode), так и на пользовательском уровне (user mode). Основное назначение функции – предоставление точного показателя загруженности процессора отдельным процессом. Именно поэтому она хорошо подходит для измерения реальных затрат ресурса процессора на выполнение определенного участка кода или отдельной задачи. Для лучшего понимания работы этой функции рассмотрим следующий пример: start_pr = time.process_time() start_counter = time.perf_counter() sum(i * i for i in range(1000000)) # искусственная нагрузка на процессор time.sleep(0.2) end_counter = time.perf_counter() end_pr = time.process_time() processor_time_used = end_pr - start_pr total_time = end_counter - start_counter print(f"Процессорное время: {processor_time_used:.6f} секунд") print(f"Общее время: {total_time:.6f} секунд") После выполнения программы, в консоли увидим строчки: Процессорное
время: 0.046875 секунд
Как видите, функция process_time() измерила непосредственную нагрузку на процессор без учета его простоя в 200 мс. Тогда как функция perf_counter() измерила общее время выполнения фрагмента программы. Таким образом, функция process_time() является удобным инструментом для анализа загрузки процессора при выполнении приложения. Она предоставляет объективные данные о расходе процессорного времени и помогает выявлять участки кода, нуждающиеся в улучшении производительности. Курс по стандартной библиотеке: https://stepik.org/a/259466?utm_source=proproprogs Видео по теме |
