問題タブ [timeit]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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python - timeitを使用して、さまざまなテストステートメントに対してセットアップコードを1回だけ実行します

を使用して、ダミーデータで満たされたデータ構造を設定timeitするコードブロックがあり、このデータ構造からさまざまな方法でデータを取得する2つのステートメント(たとえば、、)があります。setuptest1test2

私がする時

テストごとに1回ずつ、セットアップが2回実行されていることに気付きました。2つのテストで同じ設定を共有することは可能ですか?つまり、setupコードブロックを1回だけ実行し、両方のテストで作成されたまったく同じデータ構造を使用することはできますか?

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python - timeit の結果の ns と us は何を表していますか?

2 つのステートメントのパフォーマンスを と比較しようとしましtimeitたが、結果は次のようになります。

しかし、これらのnsとが何をus表しているのかわからないので、どちらが速いかわかりません。

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python - ウェブサイトの応答時間を知るには?

重複の可能性:
サーバーの ping 遅延の測定 - Python

現時点でどのリンクの応答時間が最も短いかを知りたいです。私は何をすべきか?

私は次のことを考えています: timeit またはサーバーに ping を実行します。

サンプルやアイデアをいただければ幸いです。よろしくお願いします。:)

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python - リスト内包とジェネレータ式の奇妙なtimeitの結果?

私はこの質問に答えていました。ここでジェネレーター式を好み、これを使用しました。ジェネレーターが最初にリスト全体を作成する必要がないため、これはより高速であると思いました。

そして、リーヴォンは彼の解決策でリスト内包表記を使用しました、

しかし、私がこれらのLCのtimeit結果を実行したとき、ジェネレーターよりも高速でした。

次に、リストのサイズを増やして、もう一度時間を計りました。

今回の'd'ジェネレーター検索はLCよりも高速でしたが、真ん中の要素(11)と最後の要素を検索すると、LCが再びジェネレーター式を上回り、理由がわかりません。

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python - timeit() で同じモジュールからメソッドを呼び出すときのインポート エラー

メソッドgetExecutionTime( )を使用して、Python メソッドsayHello()の実行時間を測定したいと考えています。それらは両方ともモジュール内にあり、getExecutionTime() メソッドは外部から呼び出せる必要があります。

コードは次のようになります。

「名前sayHelloをファイルにインポートできません...」というImportErrorが表示され続けます

timeit スコープ内でsayHello()"from __main__ import sayHello"メソッドを使用できるようにするために、Timer コンストラクターにスコープ引数 ( ) を追加しました。

注:このメソッドの主要部分で getExecutionTime() を呼び出したくありません。別の場所からそのメソッドを呼び出したいです。

誰でも助けることができますか?ありがとう。

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python - Python の timeit(...) メソッドが実際にこのコードで時間を計測するのはどのコードですか?

A0 アルゴリズムがサイズ n のリストでジョブを完了するのにかかる時間を測定したいのですが、リストを生成して変数として timeit.timeit(.. 。) 方法。タイマーは、A0 が完了するのにかかる時間を測定するだけですか、それともリスト生成も測定に含まれますか?

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python - timeit で変数としてラムダ関数を別の関数に渡す

funcを使用して時間を計ろうとしているPython関数がありtimeitます。

funcf関数でもある引数 を取ります。私が書いているプログラムでは、これはラムダ関数ですが、定期的に定義された関数にすることもできます。重要なのは、この関数のソース コードが では利用できないfuncことです。利用できるのは、それへの参照だけです。

私がやろうとしていること:

f定義されていないというエラーが表示されます。

他のすべては正しく機能しています。私が電話するとき:

関数を次のように変更します。

すべてが正常に機能するため、timeit機能に関するすべてが問題ないことはわかっています。

ただし、それは機能しませんtestTimingOfFunc。文字列ではなく、関数参照が渡されます。

in にf引数として渡す方法についてのアイデアはありますか?functimeit

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python - Timeit を使用して背景の変更とサウンドの再生の遅延を測定する (python)

背景色を変更するコマンドを送信したり、サウンドを再生したりしてから、timeit を使用してこれらのイベントが実際に発生するまでの遅延を把握する必要があります (私は Windows、Python 2.73 を使用し
ています)。背景色を変更するか、サウンドを再生する前に、(time.clock() を使用して) 時間を記録します。次に、被験者がキーを押すと、もう一度時間を記録し、差をとって反応時間を見つけます。
サウンドの再生については、次のようにしました。

0.999 は、Windows XP の Error.wavの継続時間 (秒) です。
これにより、56msのようなものが得られました。それが合理的かどうか、それが正しい方法であるかどうか、ガベージコレクションを有効にする必要があるかどうかはわかりませんか?


背景の変更については、さらに問題があります。フルスクリーン モードでテストを行っているため、これらすべてをセットアップ パラメータに入れようとしました。

それらをすべて ; で区切りますが、まだ構文エラーが発生します。全画面表示ではなくウィンドウを実際に開いてみると
setup = 'from Tkinter import Tk; root=Tk(); root.mainloop()'、何も起こらず、閉じると他のエラーが表示されます。Invalid command name "."
私が実際に測定しているステートメントは ですroot.configure(background='red')

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python - python-2.7timeit関数がクラッシュする

何らかの理由でtimeit、次の例ではPython-2.7関数がクラッシュします。

どうやら、a(最初の例)に割り当てることができ、(2番目の例)と比較aするa+bことができるので、なぜ3番目の例を実行できないのですか?!?!もちろん、タイミングを合わせているステートメントは、それ自体、完全に健全です...

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python - 背後にあるロジックは何ですかtimeitのデザイン?

私はPythonを初めて使用し、Project Eulerの問題をいじって、その間に何か具体的なことをすることにしました。

さまざまなソリューションのタイミングを計って、それらが互いにどのように評価されるかを確認するというアイデアに出くわしました。しかし、その単純な作業は、私の好みには複雑すぎることが判明しました。time.clock()Unix システムでは呼び出しが十分に正確ではないことを読みました (秒単位の解像度は、最新のプロセッサでは単に哀れです)。したがってtimeit、プロファイリングタスクの最初の選択肢と思われるモジュールに出くわしました。

なぜ彼らがそのような直観に反する方法をとったのか、私には本当に理解できないと言わざるを得ません。コードを書き直したり再構築したりする必要がなければ、それを機能させることができないようです。これは非常にイライラします。

以下のコードを見てください。きれいでもなく、特に効率的でもありません。

行の時間を計りたい場合、print lfactor(number)なぜ一連のループを通過する必要があるのか​​ 、setupステートメントなどを定義しようとしている..テスト対象のコードから切り離されたデバッグツールが必要な理由を理解しています(単体テスト) ) しかし、手間をかけずに (セットアップのインポート/定義など) コードのチャンクの処理時間を取得する簡単で簡単な方法があるべきではありませんか? ここで私が考えているのは、次のような方法です。

.. tic/toc コマンドを使用して、MATLAB を使用するとさらに効果的です。

これが暴言に出くわさないことを願っています。私は本当に「パイソンの考え方」を理解しようとしていますが、正直なところ、ここでは自然に理解できません...