time.perf_counter() 返回的是一个浮点数,代表从某个未指定起点(通常是系统启动时间)到当前时间的秒数。这个值具有高精度,适用于测量代码执行时间等需要高精度的场景。 2. time.perf_counter() 返回值的单位 time.perf_counter() 返回值的单位是秒(seconds)。它返回的是一个高精度的秒数,而不是毫秒、微秒等...
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...
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...
总结而言,虽然time.clock()已经被弃用和移除,现代Python提供了time.perf_counter()作为一个高精度、跨平台、系统范围内的基准计数器,非常适合用于复杂的时间测量和性能分析。 相关问答FAQs: 1. 你如何选择在Python中使用time.clock()和time.perf_counter()? 在Python中,你可以使用time模块中的time.clock()和time....
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.process_time_ns() time.time_ns() ...
start_time=time.perf_counter()result=example_task()end_time=time.perf_counter()execution_time=end_time-start_timeprint(f"任务结果:{result}, 执行时间:{execution_time:.6f}秒") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
python中使用time.pref_counter()精确计时 time.pref_counter()返回一个CPU级别的精确时间值,以秒为单位。 它通常用于测量某段程序的运行时间,因此取两次调用pref_counter()的差值才有意义。 importtime time_start = time.perf_counter()foriinrange(100000):...
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,距离当前时间点B2有多少秒。两个函数取差,即实现从时间点B1到B2的计时功能。
在计算python程序耗时找到time.perf_counter()模块,但是找到资料较少,想着汇总下,等以后再使用的时候查阅。 二、time模块 2.1 time展示格式介绍 time模块中时间表现的格式主要有三种: - timestamp时间戳,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量,由于是基于Unix Timestamp,所以其所能表述的日期...
程序计时:sleep()、perf_counter() 时间获取 import time # 获取当前时间戳,即当前系统内表示时间的一个浮点数。 print("===time()===") print(time.time()) # 获取当前时间,并返回一个以人类可读方式的字符串。 print("===ctime()===") print...