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.perf_counter_ns() time.pro...
print('程序运行时间(毫秒):',(T2 - T1)*1000) import time print('使用process_time计算程序运行时间') print('记录开始时间T1') T1 = time.process_time() print('T1:', T1) time.sleep(1) for i in range(1000*1000): pass print('记录结束时间T2') T2 =time.process_time() print('T2:',...
一、time()(float) 二、perf_counter()(float) 三、process_time()的区别(float) 四、纳秒(int) 总结 三者比较 Python时间测试:time()、perf_counter()和process_time()的区别 一、time()(float) 1. time.time()方法 返回当前时间的时间戳(1970纪元后经过的浮点秒数)。 2. now = time.localtime() t...
import time a1=time.perf_counter() a2=time.process_time() a3 = time.clock() print(a1) print(a2) print(a3) c=1 for i in range(1,200000): c*=i b2=time.process_time() b1=time.perf_counter() b3=time.clock() print('b1-a1=',b1-a1,'s') print('b2-a2=',b2-a2,'s') pri...
t = time.clock() d:\py\111\1.py:9: DeprecationWarning: time.clock has been deprecated in Python 3.3 and will be removed from Python 3.8: use time.perf_counter or time.process_time instead t -= time.clock() ''' 可以替换为 time.perf_counter() ...
这样的命令会在我们认为买的是一台单核计算机上返回拥有 8 个 CPU 的结果。这样的情况一片混乱。
其次，时间教程中提到 clock 不计算 sleep 时间的原因，与使用 perf_counter 或 process_time 函数作为替代品相呼应。这两种函数在某些意义上具有同等意义，有助于解决 clock 函数可能带来的平台间差异性问题。深入探究 Python time 模块源代码，我们可以发现 clock 的实现依赖于 time_clock 函数，而 perf...
Time based services delay_us() and delay_ms() with 64bit return value. Provides Timestamp services via get_system_ticks(), get_system_us and get_system_ms(). Support both RTOS and bare-metal environments Support SysTick Reconfiguration Support changing System Frequency Support stack-overflow de...
。而process_time文档里明确说明了是不计算sleep时间的，所以在其他平台教程说的没问题。
Python中的 time.perf_counter()函数 在Python中,time.perf_counter()函数返回一个性能计数器的值,以秒为单位。可以用于测量代码执行的时间。与time.process_time()不同,它包括sleep()阻塞的时间。 语法 import time start = time.perf_counter() # 执行代码 end = time.perf_counter() print("代码执行时间...