perf_counter函数使用前需要先导入time模块。使用该函数的一般流程是:在代码的起始位置调用perf_counter函数记录开始时间,执行代码后再次调用perf_counter函数记录结束时间,两个时间值之差即为代码执行的时间。perf_counter函数具有很高的精度和准确性,适用于对代码执行时间的要求非常高的场景。
perf_counter 进度条实例:import time scale = 50 print("执行开始".center(scale//2,"-")) # .center() 控制输出的样式,宽度为 25//2,即 22,汉字居中,两侧填充 - start = time.perf_counter() # 调用一次 perf_counter(),从计算机系统里随机选一个时间点A,计算其距离当前时间点B1有多少秒。当第二...
print("执行开始".center(scale//2,"-")) # .center() 控制输出的样式,宽度为 25//2,即 22,汉字居中,两侧填充 - start = time.perf_counter() # 调用一次 perf_counter(),从计算机系统里随机选一个时间点A,计算其距离当前时间点B1有多少秒。 #当第二次调用该函数时,默认从第一次调用的时间点A算起...
staticint64_ts_lPerfCalib; voidcalib_perf_counter(void){ int64_t lTemp = get_system_tick(); s_lPerfCalib = get_system_tick() - lTemp;} int64_tget_perf_counter_calib(void){return s_lPerfCalib;}具体如何使用,这里就不再赘述了。 说在后面的话。 perf_counter仍然在不停的演化中,这多亏了...
仅打印perf_counter()的秒数 perf_counter()是Python中的一个计时器函数,用于测量程序运行时间的精确性。它返回一个浮点数,表示自程序运行以来的秒数。 perf_counter()的主要优势是其高精度和可靠性,它使用系统时钟来测量时间,可以在纳秒级别提供准确的计时结果。相比于其他计时器函数,如time.time(),perf_counter...
事实上timeit这个模块的内部正是使用的time.perf_counter()来计算时间段的. 使用time.time()来benchmark的局限和应用场景 缺乏精度:time.time()最小时间单位精度有限,不足以准确地分析非常短的代码段或细粒度的优化。 时钟漂移和系统负载:系统时钟漂移或系统负载的变化会导致测量不准确,从而导致结果不一致。
比较程序的两个输出,因为perf_counter()以秒为单位返回,pers_counter_ns()以纳秒为单位返回。 perf_counter()的优点: 1.perf_counter()会比time.clock()函数。 2.从Python3.8开始,将删除clock()函数,并使用perf_counter。 3.我们可以计算浮点数和整数时间值(以秒和纳秒为单位)。
perf_counter()会包含sleep()休眠时间,适用测量短持续时间 3. time.process_time()方法 返回当前进程的系统和用户CPU时间总和的值(以小数秒为单位)作为浮点数。 通常time.process_time()也用在测试代码时间上,根据定义,它在整个过程中。返回值的参考点未定义,因此我们测试代码的时候需要调用两次,做差值。
typedef struct _PERF_COUNTER_INFO { ULONG CounterId; ULONG Type; ULONGLONG Attrib; ULONG Size; ULONG DetailLevel; LONG Scale; ULONG Offset; } PERF_COUNTER_INFO, *PPERF_COUNTER_INFO; 成员CounterId唯一标识计数器集中计数器的标识符。Type指定...
この属性をperf_objectクラスのデータ メンバに適用すると、データ メンバはパフォーマンス カウンタとして公開されます。 コピー [ perf_counter( namestring, helpstring, name_res, help_res, countertype, defscale, default_counter, detail, countertype, max_counter_size, countertype_string ...