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。 优势: 高精度:perf_counte...
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。
在Python中,time.perf_counter() 函数用于返回一个高精度的、与平台相关的性能计数器值,这个值可以用于测量短时间间隔。为了回答你的问题,我会分点详细解释 time.perf_counter() 的返回值及其单位。 1. time.perf_counter() 的返回值含义 time.perf_counter() 返回的是一个浮点数,代表从某个未指定起点(通常是...
不知不觉中,perf_counter已经经历了大大小小7个版本: 提高了delay_us()的精度 增加了对GCC、IAR的支持 改进了__cycleof__()宏,使其支持嵌套、并不再强制绑定 printf() 如果你使用的是ArmCompiler5(armcc)或是Arm Compiler 6(armclang),移植就特别简单。你可以按照这篇文章的手把手教程在5分钟内完成部署。
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。 开销:time.time()调用本身引入的开销就很大,会扭曲测量结果。 还有一个更大的局限就是time.time()返回值可会回退,原因有很多:...
使用 perf_counter_ns() 以避免 float 类型导致的精度损失。所以你需要 tick=time.perf_counter()......
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...
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...
time()精度上相对没有那么高,而且受系统的影响,适合表示日期时间或者大程序程序的计时。 perf_counter()适合小一点的程序测试,会计算sleep()时间。 process_counter()适合小一点的程序测试,不会计算sleep()时间。 此外Python3.7开始还提供了以上三个方法精确到纳秒的计时。分别是: ...
time.time() 返回从 Unix 纪元时间(1970年1月1日 00:00:00 UTC)开始经过的秒数。 time.perf_counter() 则返回的是以较小粒度测量的系统时间片,用于性能测量。 在具体应用时,如果对精度要求不高的话,time.perf_counter() 和 time.time() 两者可以随便用,差别不大。通常来说,time.perf_counter() 的精度...