time.sleep(seconds) # 睡眠指定时间, 参数为 浮点型的秒数(次秒级精度) time.monotonic() # 返回单调时钟的值, 浮点型的秒数, 该时间不能倒退, 也不受系统时钟更新的影响 time.monotonic_ns() # 与 monotonic() 相似, 但返回的是 整型的纳秒数。 # 返回性能计数器的值, 浮点型的秒数, 具有最高可用...
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...
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。**...
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,...
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 ...
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.process_time_ns() time.time_ns() ...
sleep(n):让程序在此处暂停n秒,例如暂停5.999999秒,精确到毫秒: importtimetime.sleep(5.999999) clock():返回当前进程所消耗的处理器运行时间秒数(包括sleep时间);该方法Python3.3改成了process_time(),且在Python 3.8会被移除,新函数不包括sleep时间,process_time_ns()返回秒数的小数部分,精确到纳秒,例如: ...
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...
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。
注意process_time()不包括sleep()休眠时间期间经过的时间。三者比较 除了time模块，Python还提供了timeit...