# `timeit` — Mede o tempo de execução de pequenos trechos de código

Código-fonte: Lib/timeit.py

Este módulo fornece uma maneira simples de cronometrar pequenos trechos do código Python. Ele tem uma Interface de Linha de Comando e um chamável. Ele evita uma série de armadilhas comuns para medir os tempos de execução de um script. Veja também o capítulo “Algorithms” de Tim Peters, na segunda edição do Python Cookbook, publicado pela O’Reilly.

## Exemplos básicos

O exemplo a seguir mostra como a Interface de Linha de Comando pode ser usado para comparar três expressões diferentes:

    $ python -m timeit "'-'.join(str(n) for n in range(100))"
    10000 loops, best of 5: 30.2 usec per loop
    $ python -m timeit "'-'.join([str(n) for n in range(100)])"
    10000 loops, best of 5: 27.5 usec per loop
    $ python -m timeit "'-'.join(map(str, range(100)))"
    10000 loops, best of 5: 23.2 usec per loop

Isso pode ser obtido da interface Interface em 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

Um chamável também pode ser passado para a Interface em Python:

    >>> timeit.timeit(lambda: "-".join(map(str, range(100))), number=10000)
    0.19665591977536678

Observe, entretanto, que `timeit()` determinará automaticamente o número de repetições somente quando a interface de linha de comando for usada. Na seção Exemplos você encontrará exemplos mais avançados.

## Interface em Python

Este módulo define três funções e uma classe pública:

timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, number=1000000, globals=None)

  Cria uma instância de `Timer` com o código de setup e a função timer função para executar o método `timeit()` com o total de execuções informado em number. O argumento opcional globals especifica um espaço de nomes no qual o código será executado.

  Alterado na versão 3.5: O parâmetro opcional globals foi adicionado.

timeit.repeat(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, repeat=5, number=1000000, globals=None)

  Cria uma instância `Timer` com a instrução fornecida, o código de setup e a função timer e para executar o método `repeat()` com o total de execuções informando em repeat e o número de execuções fornecidos. O argumento opcional globals especifica um espaço de nomes no qual executar o código.

  Alterado na versão 3.5: O parâmetro opcional globals foi adicionado.

  Alterado na versão 3.7: Valor padrão de repetição mudou de 3 para 5.

timeit.default_timer()

  O cronômetro padrão, que é sempre time.perf_counter(), retorna segundos com ponto flutuante. Uma alternativa, time.perf_counter_ns, retorna um inteiro em nanossegundos.

  Alterado na versão 3.3: `time.perf_counter()` é o cronômetro padrão agora.

class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>, globals=None)

  Classe para cronometrar a velocidade de execução de pequenos trechos de código.

  O construtor recebe uma instrução a ser cronometrada, uma instrução adicional usada para configuração e uma função de timer. Ambas as instruções têm como padrão `'pass'`; a função de timer é dependente da plataforma (veja a string do documento do módulo). stmt e setup também podem conter múltiplas instruções separadas por `;` ou novas linhas, desde que não contenham literais de string multilinhas. A instrução será, por padrão, executada dentro do espaço de nomes do timeit; esse comportamento pode ser controlado passando um espaço de nomes para globals.

  Para medir o tempo de execução da primeira instrução use o método `timeit()`. Os métodos `repeat()` e `autorange()` são convenientes para chamar `timeit()` várias vezes.

  O tempo de execução de setup é excluído do tempo total de execução cronometrado.

  Os parâmetros stmt e setup também podem receber objetos que podem ser chamados sem argumentos. Isso incorporará chamadas a eles em uma função de timer que será executada por `timeit()`. Observe que a sobrecarga de temporização é um pouco maior neste caso por causa das chamadas de função extras.

  Alterado na versão 3.5: O parâmetro opcional globals foi adicionado.

  timeit(number=1000000)

    Mede o tempo para a quantidade number de execuções da instrução principal. Isso executa a instrução setup uma vez e, em seguida, retorna o tempo necessário para executar a instrução principal várias vezes. O temporizador padrão retorna segundos como um float. O argumento é o número de vezes que o laço passa, com padrão de um milhão. A instrução principal, a instrução de configuração e a função de timer a ser usada são passadas para o construtor.

    Nota

    Por padrão, `timeit()` desativa temporariamente coleta de lixo durante a temporização. A vantagem dessa abordagem é que ela torna temporizações independentes mais comparáveis. A desvantagem é que o GC pode ser um componente importante do desempenho da função que está sendo medida. Se for assim, o GC pode ser reativado como a primeira instrução na string setup. Por exemplo:

        timeit.Timer('for i in range(10): oct(i)', 'gc.enable()').timeit()

  autorange(callback=None)

    Determina automaticamente quantas vezes chamar `timeit()`.

    Esta é uma função de conveniência que chama `timeit()` repetidamente para que o tempo total seja >= 0,2 segundos, retornando o eventual (número de voltas, tempo gasto para esse número de voltas). Ela chama `timeit()` com números crescentes da sequência 1, 2, 5, 10, 20, 50, … até que o tempo gasto seja de pelo menos 0,2 segundos.

    Se callback for fornecido e não for `None`, ele será chamado após cada tentativa e tem dois argumento: `callback(number, time_taken)`.

    Adicionado na versão 3.6.

  repeat(repeat=5, number=1000000)

    Chama `timeit()` algumas vezes.

    Esse é um função de conveniência que chama o `timeit()` repetidamente e retorna uma lista de resultados. O primeiro argumento especifica quantas vezes deve chamar o `timeit()`. O segundo argumento especifica o argumento number para `timeit()`.

    Nota

    It’s tempting to calculate mean and standard deviation from the result vector and report these. However, this is not very useful. In a typical case, the lowest value gives a lower bound for how fast your machine can run the given code snippet; higher values in the result vector are typically not caused by variability in Python’s speed, but by other processes interfering with your timing accuracy. So the `min()` of the result is probably the only number you should be interested in. After that, you should look at the entire vector and apply common sense rather than statistics.

    Alterado na versão 3.7: Valor padrão de repetição mudou de 3 para 5.

  print_exc(file=None)

    Função auxiliar para imprimir um traceback do código cronometrado.

    Uso típico:

        t = Timer(...)       # fora do try/except
        try:
            t.timeit(...)    # ou t.repeat(...)
        except Exception:
            t.print_exc()

    A vantagem em relação ao traceback padrão é que as linhas de origem no modelo compilado serão exibidas. O argumento opcional file direciona para onde o traceback é enviado; o padrão é `sys.stderr`.

## Interface de Linha de Comando

Quando chamado como um programa a partir da linha de comando, as seguintes opções estão disponíveis:

    python -m timeit [-n N] [-r N] [-u U] [-s S] [-p] [-v] [-h] [statement ...]

As seguintes opções são permitidas

-n N, --number=N

  Quantas vezes deve executar ‘statement’

-r N, --repeat=N

  Quantidade de vezes para repetir o cronômetro (o valor padrão é 5)

-s S, --setup=S

  instrução a ser executada apenas uma vez e quando iniciada (padrão `pass` )

-p, --process

  mede apenas o tempo de processamento, e não o tempo total de execução, usando `time.process_time()` em vez de `time.perf_counter()`, que é o padrão

  Adicionado na versão 3.3.

-u, --unit=U

  especifique uma unidade de tempo para a saída do cronômetro; pode selecionar `nsec`, `usec`, `msec`, ou `sec`

  Adicionado na versão 3.5.

-v, --verbose

  imprime resultados brutos de tempo; repetir para obter mais precisão de dígitos

-h, --help

  imprime uma mensagem curta de uso e sai

A multi-line statement may be given by specifying each line as a separate statement argument; indented lines are possible by enclosing an argument in quotes and using leading spaces. Multiple `-s` options are treated similarly.

Se `-n` não for informada, um número adequado de loops será calculado tentando adicionar números numa sequência como 1, 2, 5, 10, 20, 50, … até que o tempo total seja de pelo menos 0,2 segundos.

`default_timer()` measurements can be affected by other programs running on the same machine, so the best thing to do when accurate timing is necessary is to repeat the timing a few times and use the best time. The `-r` option is good for this; the default of 5 repetitions is probably enough in most cases. You can use `time.process_time()` to measure CPU time.

Nota

Há uma certa sobrecarga padrão associada à execução de uma instrução pass. O código aqui não tenta ocultá-lo, mas você deve estar ciente disso. A sobrecarga padrão pode ser medida invocando pelo programa sem argumento, e pode ser diferente entre diferentes versões Python.

## Exemplos

É possível fornecer uma instrução de configuração que é executada apenas uma vez no início:

    $ python -m timeit -s "text = 'sample string'; char = 'g'" "char in text"
    5000000 loops, best of 5: 0.0877 usec per loop
    $ python -m timeit -s "text = 'sample string'; char = 'g'" "text.find(char)"
    1000000 loops, best of 5: 0.342 usec per loop

Na saída, existem três campos. A contagem de laços, que informa quantas vezes o corpo da instrução foi executado por repetição do laço de temporização. A contagem de repetições (‘melhor de 5’) que informa quantas vezes o laço de temporização foi repetido e, finalmente, o tempo que o corpo da instrução levou, em média, na melhor repetição do laço de temporização. Ou seja, o tempo necessário para a repetição mais rápida dividido pela contagem de interações.

    >>> 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

O mesmo pode ser feito usando a classe `Timer` e seus métodos:

    >>> import timeit
    >>> t = timeit.Timer('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"')
    >>> t.timeit()
    0.3955516149999312
    >>> t.repeat()
    [0.40183617287970225, 0.37027556854118704, 0.38344867356679524, 0.3712595970846668, 0.37866875250654886]

Os exemplos a seguir mostram como cronometrar expressões que contêm várias linhas. Aqui comparamos o custo de usar `hasattr()` vs. `try`/`except` para testar atributos de objetos presentes e ausentes:

    $ python -m timeit "try:" "  str.__bool__" "except AttributeError:" "  pass"
    20000 loops, best of 5: 15.7 usec per loop
    $ python -m timeit "if hasattr(str, '__bool__'): pass"
    50000 loops, best of 5: 4.26 usec per loop

    $ python -m timeit "try:" "  int.__bool__" "except AttributeError:" "  pass"
    200000 loops, best of 5: 1.43 usec per loop
    $ python -m timeit "if hasattr(int, '__bool__'): pass"
    100000 loops, best of 5: 2.23 usec per loop

    >>> import timeit
    >>> # attribute is missing
    >>> 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
    >>>
    >>> # attribute is present
    >>> 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

Para dar ao módulo `timeit` acesso as funções que você definiu, você pode passar o parâmetro setup, que contém um instrução de importar:

    def test():
        """Stupid test function"""
        L = [i for i in range(100)]

    if __name__ == '__main__':
        import timeit
        print(timeit.timeit("test()", setup="from __main__ import test"))

Outra opção é passar `globals()` para o parâmetro globals, o que fará com que o código seja executado em seu espaço de nomes global. Isso pode ser mais conveniente do que especificar individualmente imports:

    def f(x):
        return x**2
    def g(x):
        return x**4
    def h(x):
        return x**8

    import timeit
    print(timeit.timeit('[func(42) for func in (f,g,h)]', globals=globals()))