我也遇到这个问题，测试用time.process_time()是真实的10倍左右。现象表现为：postman请求接口，整体耗时500ms；接口内部日志显示执行时间2.3秒，日志打印的时间戳显示执行时间在200ms左右；使用python代码请求接口，同样使用time.process_time()进行统计，api内部显示2秒多，请求的计时只有200多ms。我们应该是
通常time.process_time()也用在测试代码时间上,根据定义,它在整个过程中。返回值的参考点未定义,因此我们测试代码的时候需要调用两次,做差值。 注意process_time()不包括sleep()休眠时间期间经过的时间。 4. 三者比较 除了time模块,Python还提供了timeit模块。timeit模块提供了一种简单的方法来计算一小段Python代码,...
import time start_time = time.process_time() # 执行需要测量CPU时间的代码 end_time = time.process_time() cpu_time = end_time - start_time print("CPU时间:", cpu_time, "秒") 在这个示例中,首先使用time.process_time()函数记录开始时间,然后执行需要测量CPU时间的代码,最后再次调用time.process...
importtimetime_string ="2022-01-04 15:30:00"time_obj = time.strptime(time_string,"%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(f"转换后的时间对象为:{time_obj}") 输出: 转换后的时间对象为:time.struct_time(tm_year=2022, tm_mon=1, tm_mday=4, tm_hour=15, tm_min=30, tm_sec=0, tm_wday=1, ...
1.time.sleep() 推迟调用线程的运行的秒数:time.sleep(<秒数>)。 2.time.perf_counter() 返回计时器的精准时间(系统的运行时间),包含整个系统的睡眠时间。由于返回值的基准点是未定义的,所以,只有连续调用的结果之间的差才是有效的。 3.time.process_time() ...
time.time()功能：测量执行脚本所花费的总时间（以秒为单位）time.process_time()：测量代码的CPU执行时间timeit模块：测量一小段代码的执行时间，包括单行代码以及多行代码DateTime模块：以小时-分钟-秒的格式测量执行时间 Wall time与 CPU time 挂钟时间（也称为时钟时间或挂钟时间）只是测量期间经过的总时间。这是...
Python time clock()方法 描述 Python 3.8 已移除 clock() 方法 可以使用 time.perf_counter() 或 time.process_time() 方法替代。 Python time clock() 函数以浮点数计算的秒数返回当前的CPU时间。用来衡量不同程序的耗时,比time.time()更有用。 这个需要注意,在不同
1.multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象 import os import time import multiprocessing def run_proc(name): # 子进程要执行的代码 print '运行子进程 %s ,子进程号为(%s)...' % (name, os.getpid()) print "我的处理内容是:%s+%s=?" % (name,name) ...
time.sleep(interval) if __name__=='__main__': #创建子进程 p=multiprocessing.Process(target=clock,args=(1,)) #启动子进程 p.start() p.join() #获取进程的 ID print(':',p.pid) #获取进程的名称 print(':',) #判断进程是否运行 ...
process_time:返回处理器时间和系统时间的组合结果。 time:返回从”纪元“开始以来的秒数。UNIX系统从1970年1月1日00:00开始计算。 运行之后,效果如下: 至于ns后缀,是返回纳秒时间。 获取当前时间 time.time()函数是获取”纪元“时间,是不是可以通过秒分时的换算计算出现在的日期时间呢?