"timeit" --- Mede o tempo de execução de pequenos trechos de código
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**Código-fonte:** Lib/timeit.py

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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
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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
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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.

   The *stmt* and *setup* parameters can also take objects that are
   callable without arguments.  This will embed calls to them in a
   timer function that will then be executed by "timeit()".  Note that
   the timing overhead is a little larger in this case because of the
   extra function calls.

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

   timeit(number=1000000)

      Time *number* executions of the main statement.  This executes
      the setup statement once, and then returns the time it takes to
      execute the main statement a number of times.  The default timer
      returns seconds as a float. The argument is the number of times
      through the loop, defaulting to one million.  The main
      statement, the setup statement and the timer function to be used
      are passed to the constructor.

      Nota:

        By default, "timeit()" temporarily turns off *garbage
        collection* during the timing.  The advantage of this approach
        is that it makes independent timings more comparable.  The
        disadvantage is that GC may be an important component of the
        performance of the function being measured.  If so, GC can be
        re-enabled as the first statement in the *setup* string.  For
        example:

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

   autorange(callback=None)

      Determina automaticamente quantas vezes chamar "timeit()".

      This is a convenience function that calls "timeit()" repeatedly
      so that the total time >= 0.2 second, returning the eventual
      (number of loops, time taken for that number of loops). It calls
      "timeit()" with increasing numbers from the sequence 1, 2, 5,
      10, 20, 50, ... until the time taken is at least 0.2 seconds.

      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(...)       # outside the try/except
         try:
             t.timeit(...)    # or 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
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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()))
