問題タブ [timeit]

ユーザーがPythonコードを記述できるWebアプリケーション（http://www.checkio.org/ ）を作成しています。多くのフィードバック指標の1つとして、このコードのチェックを実行しながらプロファイリングを有効にしたいと思います。これは、ユーザーがさまざまなソリューションの相対的な効率について非常に大まかなアイデアを得ることができるようにするためです。

プロファイルは（合理的に）決定論的である必要があります。Webサーバーに他の負荷をかけて、読み取り効率を低下させたくありません。また、これらの短いスクリプトは非常に高速に実行されるため、一部のプロファイラーが適切な測定を行わないのではないかと心配しています。timeitモジュールは、何千回も実行されている関数を示していますが、可能であれば、この小さな機能でサーバーリソースを無駄にしないようにしたいと思います。

標準プロファイラーのどれがこのニーズを満たしているかは明らかではありません。理想的には、プロファイラーは、バイトコード命令ごとに1つインクリメントする「インタープリターバイトコードティック」の単位を提供します。これは非常に大まかな方法​​ですが、決定論と高精度の要件を満たしています。

どのプロファイリングシステムを使用する必要がありますか？

Python の timeit モジュールについて質問があります。これは、コードの実行にかかる時間を決定するために使用されます。

上記のコードの引数 1000 の意味は何ですか?

私が望むのは、コードのどこかで時間のカウントを開始してから、経過した時間を取得して、いくつかの関数を実行するのにかかった時間を測定することです。timeit モジュールを間違って使用していると思いますが、ドキュメントは私にとって混乱を招くだけです。

関数の時間を計測したいので、timeit ライブラリを使用したいと思います。私はネット上で良い例を見つけることができません。maxcut ライブラリにある関数「largest_eigenvector」の時間を計る必要があります。この関数は、networkx ライブラリの関数によって返されるグラフ G を入力として受け取ります。

だから私はこのコードブロックの時間を計りたい:

それは明らかにうまく機能します。それよりも、私はこれをしました：

しかし、それは言う: UnboundLocalError: 代入前に参照されたローカル変数 'mc'

どうしてか分かりません。誰か助けてください。これは単なる構文の問題であり、これに関する適切なドキュメントが見つかりません。

何をするのかという概念は理解してtimeitいますが、コードに実装する方法がわかりません。

insertion_sort2つの関数sayとtim_sort、をと比較するにはどうすればよいtimeitですか？

説明できない奇妙な状況に直面しています。タプルの大規模なリストを生成するテストのタイミングは次のとおりです。

ご覧のとおり、このタプルの大規模なリストの生成には1秒もかかりません。timeitは、実行時間を約0.1秒と報告します。2つのレポートにこのような大きな違いがあるのはなぜですか？

（IPython 0.11、Python 2.6.5でテスト済み。）

コード最適化のための timit 関数に問題があります。たとえば、ファイルにパラメーターを持つ関数を書いている場合、次をmyfunctions.py含むと呼びましょう:

そして、この関数を 2 番目のファイルtest.pyでテストします。このファイルでは、timer 関数を呼び出してコードのパフォーマンスをテストします (明らかにより複雑な問題で!)。

はY0計算されず、行にコメントしてもprint Y0エラーがglobal name 'myfunctions' is not defined発生しました。

コマンドでセットアップを指定すると

エラーglobal name 'X0' is not definedが発生しました。

誰かがこれを解決する方法を知っていますか? どうもありがとう。

私はもともと、次のようなタイミング関数のカスタム関数を作成しました。

さて、timeitモジュールについて学んだので、それを使って同じことを実装したいと思います。関数と*args引数を送信している間、それを行う方法がわかりません。セットアップ引数でこれを実行する必要があることはすでに理解しています。

しかし、「stmt」引数と「setup」引数はどちらも文字列であるため、* argsをどうすればよいかわかりません。変数を渡すにはどうすればよいですか？

AndroidでSL4Aのより長い（> 1行）コードスニペットを比較するときに、timeit（）を正確なベンチマークとして使用する際にいくつかの問題が発生しました。時間を比較すると、かなり大きな変動があります。（おそらく、android / dalvik vmがcpu時間を割り当てる方法と関係がありますか？）

とにかく、私は、時間の大きな（〜1000）サンプルを分析する手段の仮説検定を使用するスクリプトを作成しました。このアプローチに何か問題がありますか？