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。
可以看到time.time()返回的结果是类似的(如果是同时执行的,time.time()应该返回同样结果),而time.perf_counter()则不然,返回值体现了该系统重启后一个单调递增的计数器的值. 这个函数是Python3.3版本引入的,其目的就是专门为了测量时间段.在PEP 418中是这么写的: 可以使用time.clock()测量函数的性能,但在Window...
有关函数存储在pCounters指定的缓冲区中的计数器规范的信息字节。 ERROR_NOT_ENOUGH_MEMORYThe 存储有关计数器规范的信息所需的缓冲区大小(以字节为单位)。 将缓冲区放大到所需的 调整大小,然后再次调用函数。 其他该值未定义,不应使用。 返回值 返回代码说明 ...
Python中的time.perf_counter()函数是一个性能计数器,用于测量代码块的执行时间。它返回一个浮点数,表示从计时器启动到调用perf_counter()的时间间隔,单位为秒。 perf_counter()函数适用于精确测量短时间间隔,例如函数执行时间或代码块的执行时间。它可以用于性能优化、代码调试和性能分析。
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()更适用于性能测试和精确计时...
然后我们在main()函数里初始化perf_counter服务: #include... voidmain(void){system_clock_update(); //!更新CPU工作频率SystemCoreClock=72000000ul//!假设更新后的系统频率是 72MHzinit_cycle_counter(false);...} 需要特别注意的是:由于用户并没有自己初始化SysTick,因此我们需要将这一情况告知perf_counter库...
Python中的time.clock()与time.perf_counter()函数都用于测量代码的执行时间,但它们的工作方式和精度有所不同。time.clock()函数曾经用于测量处理器时间,但在Python 3.3后已弃用,并在Python 3.8中最终被移除。相反,time.perf_counter()提供了一个高分辨率的性能计数器,它包括了系统休眠时间在内,并且是系统范围内的...
属性PERF_ATTRIB_NO_GROUP_SEPARATOR、PERF_ATTRIB_DISPLAY_AS_REAL和PERF_ATTRIB_DISPLAY_AS_HEX不是互斥的。 如果指定所有三个属性,则按给定的顺序为属性提供优先级。 Size 此结构的大小(以字节为单位)。 DetailLevel 指定计数器的目标受众。 可能的值为: ...
Python把与时间计算相关的函数都集中到了内建的time模块。 time模块把 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 (UTC)作为时间纪元(Epoch),即时间计算的开始。用time.gmtime()函数可以获得格林尼治标准时间 (GMT ) gmtime() 在时间纪元之前的,用负数表示;在时间纪元之后的,用正数表示;time.time()反馈当前时间跟时间纪元...
返回一个CPU级别的精确时间计数值,单位为秒。代码如下:import timestart=time.perf_counter()print("start:",start)en...