1. time.perf_counter() 的返回值含义 time.perf_counter() 返回的是一个浮点数,代表从某个未指定起点(通常是系统启动时间)到当前时间的秒数。这个值具有高精度,适用于测量代码执行时间等需要高精度的场景。 2. time.perf_counter() 返回值的单位 time.perf_counter() 返回值的单位是秒(seconds)。它返回的...
它和time.time()有显著的区别,后者返回的是经过调整的时间戳. 而time.perf_counter()的返回值不体现”时间”,只记录处理器经过的”时间段”.如以下是在三台机器上执行得到的结果: Windows >>>importtime>>>time.perf_counter()1532428.3158443>>>time.time()1720253785.827226>>>print(time.get_clock_info('per...
importtimeprint(time.monotonic())print(time.monotonic_ns())print(time.perf_counter())print(time.perf_counter_ns())print(time.process_time())print(time.process_time_ns())print(time.time())print(time.time_ns()) 上面的代码具体的意义如下: monotonic:用于测量一个长时间运行的进程的耗用时间,因为...
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。
time.perf_counter():返回性能计数器的值,单位为秒。两次调用之间的差值用于计时。 timeiterenv.py:各种迭代环境调用内置函数ord(),返回列表。对各种迭代函数调用计时模块的计时函数进行计时,将计时结果存放在列表,并且按从低到高的顺序对计时结果进行排序。 sorted():key = lambda x:x[1],按自定义键函数进行排...
python中使用time.pref_counter()精确计时 time.pref_counter()返回一个CPU级别的精确时间值,以秒为单位。 它通常用于测量某段程序的运行时间,因此取两次调用pref_counter()的差值才有意义。 importtime time_start = time.perf_counter()foriinrange(100000):...
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...
1. 你如何选择在Python中使用time.clock()和time.perf_counter()? 在Python中,你可以使用time模块中的time.clock()和time.perf_counter()来测量程序执行时间。然而,二者在不同情况下有不同的用途。 2. time.clock()和time.perf_counter()在计算程序执行时间方面有何区别?
start_time=time.time()# application runend_time=time.time()elapsed_time=end_time-start_time 在较短时间的高精度测量应用中,time模块提供一个perf_counter()函数,它返回性能计数器的值,包括在睡眠期间和系统范围内流逝的时间。返回值的参考点未定义,因此只有连续调用结果之间的差异有效。
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() ...