获取当前UTC时间或计算基于墙上时钟的时间间隔，选择time.time()。测量代码段执行时间或需要高精度时间测量时，推荐使用time.perf_counter()。▍ 代码示例 首先，我们使用time.time()来获取当前的时间戳，并将其赋值给current\_time变量。接着，我们使用time.sleep(1)来模拟一个耗时操作，并再次使用time.tim
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...
import time def loop(): for i in range(10000): pass # 方法2 start = time.time() loop() end = time.time() print(end-start) # 方法1 start2 = time.perf_counter() loop() end2 = time.perf_counter() print(end2-start2) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 ...
它们主要区别: time.time() 返回从 Unix 纪元时间(1970年1月1日 00:00:00 UTC)开始经过的秒数。 time.perf_counter() 则返回的是以较小粒度测量的系统时间片,用于性能测量。 在具体应用时,如果对精度要求不高的话,time.perf_counter() 和 time.time() 两者可以随便用,差别不大。通常来说,time.perf_cou...
可以看到clock的实现为time_clock.同理，也可以发现perf_counter的实现为time_perf_counter {"perf_...
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: ...
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...
可以看到clock的实现为time_clock.同理，也可以发现perf_counter的实现为time_perf_counter {"perf_...
perf_counter 进度条实例:import time scale = 50 print("执行开始".center(scale//2,"-")) # .center() 控制输出的样式,宽度为 25//2,即 22,汉字居中,两侧填充 - 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...
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)。