在Python中实现高精度计时,可以通过使用time模块中的perf_counter()函数来完成。这个函数提供了高精度的计时功能,通常精度可以达到纳秒级别,非常适合用于测量短时间段内的执行时间。以下是实现高精度计时的步骤和代码示例: 1. 导入Python的time模块 python import time 2. 使用time.perf_counter()函数记录开始时间 pyt...
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...
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...
在需要精确到微秒的情况下,time.perf_counter()是一个优秀的选择。这是因为perf_counter返回的是一个高精度的计时器,适合用于性能测试。 示例代码 下面是一个使用time.perf_counter()来计算程序运行时间的简单示例: importtimedefexample_task():# 模拟一些计算工作total=0foriinrange(1,10000):total+=i**2retu...
time.time()返回当前时间的时间戳(自1970年1月1日以来的秒数)。虽然它是最常用的时间获取方式,但在一些要求高精度的场景下,time.perf_counter()可能更适合。 import time # 获取当前时间戳 timestamp = time.time() print("当前时间戳:", timestamp) ...
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...
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。
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()......
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: ...
高精度计时的方法 Python中的time模块提供了一些基本的计时功能,其核心函数如下: time.time(): 返回自1970年1月1日至今的秒数(浮点数,精确到微秒)。 time.perf_counter(): 返回一个性能计数器的值,主要用于测量短时间间隔,精度可达到微秒级别。 time.process_time(): 返回当前进程的CPU时间,对于测量CPU执行的...