Python의 타이머 함수
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Python에서
time.time()
함수 사용 -
Python에서
time.Process_time()
함수 사용 -
Python에서
time.Perf_counter
함수 사용 -
Python에서
time.monotonic()
함수 사용
Python은 전 세계적으로 매우 많이 사용되는 매우 방대한 프로그래밍 언어입니다. 프로그래머는 상당한 양의 파이썬 코드가 필요한 수많은 프로그램을 만듭니다. 실행 시간을 기반으로 이러한 코드를 모니터링하고 분석하기 위해 Python 타이머 함수를 사용할 수 있습니다.
time
모듈은 시간을 확인하고 분석하는 데 도움이되는 모든 기능을 포함하고 있기 때문에 여기서 가장 중요합니다.
이 튜토리얼에서는 time 모듈을 사용하는 다양한 Python Timer 함수에 대해 설명합니다.
Python에서time.time()
함수 사용
이 함수는 시간을 초 단위로 반환합니다. 1970 년 1 월 1 일 00:00:00 (UTC)의 epoch 이후의 경과 초입니다. 이 함수는 컴퓨터 시스템의 시간 세트를 사용하여 출력, 즉 초 수를 반환합니다.
예:
import time
start = time.time()
for r in range(1, 20000):
pass
end = time.time()
print(format(end - start))
start
와end
사이에 코드 본문이 있습니다. 여기에서는for
루프가 예로 사용됩니다.
출력:
3.252345085144043
출력, 즉 초는 부동 값입니다.
Python에서time.Process_time()
함수 사용
이 함수는 초 단위로 시간을 반환합니다. 전체 프로세스의 시간 참조는 프로세스 동안 경과 된 시간뿐만 아니라 함수에도 기록됩니다.
예:
from time import process_time, sleep
start = process_time()
for r in range(20):
print(r, end=" ")
end = process_time()
print(end, start)
print(end - start)
출력:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 10.756645 10.75523
0.0014150000000014984
time.sleep()
에서 걸린 시간은이 함수로 측정되지 않습니다. 즉, 두 개의 연속 된 시간 참조 문제 사이의 시간 차이 만 측정한다는 의미입니다.
Python에서time.Perf_counter
함수 사용
성능 카운터라고도하는이 함수는보다 정확한 방식으로 두 참조 사이의 시간 카운트를 얻는 데 도움이됩니다. 이 기능은 매우 정확하므로 소규모 공정에만 적용해야합니다.
이 함수 사이에time.sleep()
을 사용할 수도 있습니다. 이 기능을 사용하면 코드 실행이 몇 초 동안 중단 될 수 있습니다. sleep()
함수는 float 값을 인수로 사용합니다.
예:
from time import perf_counter, sleep
n = 10
start = perf_counter()
for r in range(n):
sleep(2)
end = perf_counter()
print(end - start)
출력:
20.03540569800043
반환 된 값은 총 경과 시간을 보여줍니다. sleep
기능이 2로 설정되어 있으므로 입력 값이 10 인 전체 프로세스를 완료하는 데 20.035 초가 걸렸습니다.
Python에서time.monotonic()
함수 사용
사용자가 파이썬 코드를 실행하는 동안 시간을 변경하면 파이썬에서 타이머 기능을 구현할 때 큰 차이를 만들 수 있습니다. 이 상황에서 단조 타이머 기능은 사용자가 외부에서 변경 한 내용에 따라 시간 참조가 자체적으로 조정되도록합니다.
예:
from time import monotonic, sleep
n = 10
start = monotonic()
for r in range(n):
sleep(2)
end = monotonic()
print(end - start)
출력:
20.029595676999634
시작 및 끝 참조는 프로그램이 사용자가 변경 한 사항에 맞게 조정되도록합니다.
Lakshay Kapoor is a final year B.Tech Computer Science student at Amity University Noida. He is familiar with programming languages and their real-world applications (Python/R/C++). Deeply interested in the area of Data Sciences and Machine Learning.
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