TGViewer
Zen of Python Zen of Python @zen_of_python · 18.9K subscribers
Post #4880 2.25K
На маленьком проекте подмена времени стоит 1406,7 микросекунды против 1,5, на большом — 40 971,3 против тех же 1,5

Адам Джонсон, автор time-machine, замерил 3 августа, как две библиотеки подмены текущего времени ведут себя с ростом проекта. Прошлый такой замер он делал в 2021 году и получил разницу в 100–200 раз, теперь захотел показать не отношение, а саму зависимость от размера кодовой базы.

Стенд простой: генерируются пустые модули по 25 атрибутов, каждый десятый держит ссылки на date, datetime и time, как будто их импортировали по имени. Замеряется цикл включения и выключения подмены. Python 3.15, MacBook на M1, freezegun 1.5.5 и time-machine 3.3.0.

🔘 259 модулей, то есть почти голый интерпретатор: 1406,7 мкс против 1,5 мкс, разница в 940 раз;
🔘 1259 модулей, размер небольшого проекта на Django: разница в 2490 раз;
🔘 16 259 модулей, крупный проект с обвесом зависимостей: 40 971,3 мкс против неизменных 1,5 мкс, разница в 27 300 раз;
🔘 время freezegun укладывается в прямую: около 1,4 мс постоянных расходов плюс 2,5 мкс на каждый модуль;
🔘 в наборе из 2000 тестов с подменой времени это 82 секунды чистой замены ссылок против 3 миллисекунд;
🔘 причина в том, что freeze_time.start() обходит весь sys.modules и подменяет каждую найденную ссылку на настоящие функции; даже при попадании в кэш приходится перечислить и захешировать имена атрибутов всех модулей.

У обхода есть и содержательная плата, помимо скорости: он не находит ссылки в атрибутах классов, значениях по умолчанию, замыканиях и C-расширениях, и они продолжают отдавать настоящее время. Плюс подставленные объекты видны по типу, datetime.__name__ внутри подмены становится FakeDatetime, и код, который смотрит на типы, может повести себя иначе.

time-machine вместо обхода переписывает указатель ml_meth в структуре PyMethodDef у встроенных функций, читающих часы. Таких функций десять, и это ровно десять записей в память независимо от размера проекта.

Автор оговаривает, что модули в стенде синтетические, это types.ModuleType, положенные прямо в sys.modules, а не настоящие импорты, и что замеряется только цикл подмены, из нескольких прогонов берётся минимальное время.

Полная статья: https://adamj.eu/tech/2026/08/03/python-time-machine-o1-freezegun-on/

@zen_of_python
  • ❤ 2
  • 🤔 1
More from @zen_of_python
  1. Sep 20, 2026Как collections.deque хранит элементы блоками У deque два конца, поэтому легко представить…
  2. Sep 20, 2026Что ускоряет django-msgspec в Django и где он расходится с json django-msgspec заменяет ко…
  3. Sep 20, 2026Почему миллион чисел в Python занимает 35 МБ Список из миллиона целых, которые помещаются…
  4. Sep 19, 2026Как перевести Python-сервер MCP с FastMCP на SDK 2.x Свежая установка зависимостей сломала…
  5. Sep 19, 2026Как кэшировать методы чужого Python-клиента Если библиотечный клиент нельзя менять, его ме…
  6. Sep 19, 2026Где заканчивается ускорение NumPy и что выбрать дальше Векторизация выполняет цикл низкоур…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →