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...
fromtimeimportperf_counterTEST_COUNT=30000000deftarget_func(count:int):result=[i*iforiinrange(count)]returnclassBenchmark(object):def__init__(self,name):self.name=namedef__enter__(self):self.time_start=perf_counter()returnselfdef__exit__(self,exc_type,exc_value,traceback):self.time_end...
importtimeprint('我是time()方法:{}'.format(time.time()))print('我是perf_counter()方法:{}'.format(time.perf_counter()))print('我是process_time()方法:{}'.format(time.process_time())) t0=time.time() c0=time.perf_counter() p0=time.process_time() r=0foriinrange(10000000): r+=i...
代码2:perf_counter_ns的用法以及如何实现。 # Python program to show time by# perf_counter_ns()fromtimeimportperf_counter_ns# integer input from user, 2 input in single linen, m = map(int, input().split())# Start the stopwatch / countert1_start = perf_counter_ns()foriinrange(n): ...
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)。
Formula(N1- N0) / (D1- D0), where the denominator (D) represents the total elapsed time of the sample interval and the numerator (N) represents the portions of the sample interval during which the monitored components were active.
与time.clock()相比,time.perf_counter()带来了几个关键的优势: 更高的分辨率:time.perf_counter()利用了操作系统提供的最高分辨率定时器,这意味着它可以提供比旧的time.clock()更精确的时间测量。 包含休眠时间:与time.process_time()不同,time.perf_counter()包括了程序在执行过程中的休眠时间。这使其成为测...
本文旨在解析 Python 时间模块中的 time.clock() 和 time.perf_counter() 两个函数的区别。首先，time.clock() 函数的使用在 Python 3.6 版本中是可以的，这与官方文档中提到的“Deprecated since version 3.3”描述相符。虽然该函数在较新版本中被标记为废弃，但并未禁止使用。其次，时间教程中...
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...
使用perf_counter函数需要先导入模块time,然后调用函数perf_counter()即可。例如: ``` import time start_time = time.perf_counter() #执行代码 end_time = time.perf_counter() print('执行时间为:', end_time - start_time) ``` 在这个例子中,我们使用perf_counter函数计算了代码的执行时间,并将结果打印...