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): a =0time_end = time.perf_counter() time_consumed = time_end - time_startprint("耗...
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...
通过使用Python的time模块,我们可以方便地测量代码的执行时间。在大多数情况下,使用perf_counter()函数就足够了,因为它提供了更高的精度。然而,对于一些特别需要精确到纳秒级别的应用场景,我们可以使用perf_counter_ns()函数来获得更精确的结果。 需要注意的是,由于操作系统的调度和其他进程的干扰,测量的时间可能会有一...
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()......
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: ...
虽然time.time()函数可以提供秒级别的精度,但是我们通常需要更高的精度,比如毫秒级别的精度。为了实现毫秒级别的计时,可以使用time.perf_counter()函数,该函数返回一个高精度的计时器,通常精度可以达到纳秒级别。 下面是一个使用time.perf_counter()函数实现毫秒级别计时的示例代码: ...
在较短时间的高精度测量应用中,time模块提供一个perf_counter()函数,它返回性能计数器的值,包括在睡眠期间和系统范围内流逝的时间。返回值的参考点未定义,因此只有连续调用结果之间的差异有效。 perf_counter() 最后,time()模块还提供一个返回值单位为纳秒(ns)的,更高精度的性能计数器函数,perf_counter_ns() ...
测量进程时间,而不是挂钟时间,使用time.process_time() 代替time.perf_counter(),这是默认值3.3 版中的新功能。 -u, --unit=U指定定时器输出的时间单位;可以选择 nsec、usec、msec 或 sec3.5 版中的新功能。 -v, --verbose打印原始计时结果;重复以获得更多数字精度 -h, --help打印一个简短的使用信息并...
defdelay(ms):start_time=time.perf_counter()end_time=start_time+ms/1000# ms to secondwhiletime.perf_counter()<end_time:pass 3. 对比延时精度 sleep vs delay import time def delay_ms(ms): start_time = time.perf_counter() end_time = start_time + ms / 1000 # ms to second ...