time.sleep()强制等待 time模块,是python专门用来处理时间的内建库。 我们可以使用它时需要导入 import time time.sleep(2) 意思是强制休眠2秒种的时间 这样等待的弊端是,我们已经定位到元素的时候,还会继续等待,导致我们工作效率很低 所以WebDriver提供了两种类型的等待:隐式等待和显式等待 implicitly_wait()隐式等...
实现纳秒延时 有了timeit模块的基础,我们可以使用timeit.default_timer来实现纳秒级别的延时。具体实现如下: importtimeitdefsleep_nanosecond(nanoseconds):start_time=timeit.default_timer()whileTrue:elapsed_time=(timeit.default_timer()-start_time)*1e9ifelapsed_time>=nanoseconds:break 1. 2. 3. 4. 5. 6....
time.sleep(milliseconds / 1000) delay_milliseconds(1) # 延迟1毫秒 如果需要更精确的延迟,可以考虑使用time.perf_counter()函数来测量时间间隔,并在循环中等待所需的纳秒数。但请注意,这种方法仍然受到Python解释器执行速度的限制,无法保证完全精确的纳秒级延迟。 总结起来,Python并不适合实现纳秒级延迟,如果对延迟...
perf_counter()函数的精度通常是纳秒级别，用来替换过time.time()方法。做下对比，其实差不了多少。**...
注意process_time()不包括sleep()休眠时间期间经过的时间。 importplatformprint('系统:',platform.system())importtimeT1=time.process_time()#___假设下面是程序部分___foriinrange(100*100):passT2=time.process_time()print('程序运行时间:%s毫秒'%((T2-T1)*1000))# 系统: Windows# 程序运行时间:0.0...
如果你有更复杂的操作需要计时,只需将time.sleep(2)替换为相应的代码块即可。 注意事项 time.perf_counter()不受系统时间更改的影响,因此它非常适合用于测量代码执行时间。 time.perf_counter()返回的是浮点数,表示以秒为单位的时间。如果需要毫秒级的精度,可以将结果乘以1000。 在进行高精度计时时,应尽量避免在...
测量时间指的是能够记录时间的流逝: perf_counter()获取计算机中CPU也就是中央处理器以其频率运行的时钟纳秒计算,非常精确。 产生时间函数:sleep 让程序去休眠或者产生一定的时间 perf_counter()返回一个CPU级别的精确时间计数值,单位为秒,由于这个计数值起点不确定,连续调用差值才有意义 ...
time.sleep(2) end = time.process_time() print(end-start) #输出结果 0.0 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.process_time_ns() time.time_ns() 注意这三个精确到纳秒的方法返回的是整数类型。
1微秒=1000纳秒，1纳秒=1000皮秒。time.process_time()返回当前进程的系统和用户CPU时间总和，适用于测试代码时间，但不包括sleep()休眠时间。在PC上，推荐使用time.perf_counter()来计算程序的运算时间，尤其是在测试相邻两帧处理时间时。在嵌入式开发中，性能测试时需仔细选择时间模块，确保计时准确。
time库提供了一个非常精准的测量时间函数perf_counter(),该函数可以获取CPU以其频率运行的时钟,这个时间往往是以纳秒来计算的,所以这样获取的时间非常精准。另外产生时间函数sleep(),它可以让程序休眠或产生一段时间。 函数描述 perf_counter() 返回一个CPU级别的精确时间计数值,单位为秒。由于这个计数值起点不确定,...