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.proce...
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...
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...
在上述代码中,我们使用了perf_counter()函数来测量运算时间。这个函数返回的时间戳精确到纳秒级别,并且具有更高的精度。 应用示例 我们来看一个简单的示例,演示如何使用上述方法来测量运算时间。假设我们需要计算从1加到1000000的总和。 importtime start_time=time.perf_counter()total=0foriinrange(1,1000001):tot...
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: ...
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...