time.perf_counter()这个函数返回处理器的性能计数器的值(以秒的小数部分表示),具有最高分辨率,用于测量短持续时间。包括sleep的时间,并且是系统范围的。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...
perf_counter:允许访问有最高可用分辨率的时钟,这使得短时间测量更为准确。 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...
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() 最后...
Python中的time.clock()与time.perf_counter()函数都用于测量代码的执行时间,但它们的工作方式和精度有所不同。time.clock()函数曾经用于测量处理器时间,但在Python 3.3后已弃用,并在Python 3.8中最终被移除。相反,time.perf_counter()提供了一个高分辨率的性能计数器,它包括了系统休眠时间在内,并且是系统范围内的...
time.clock() 用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。 Python 3.3 以后不被推荐,由于该方法依赖操作系统,建议使用 perf_counter() 或 process_time() 代替(一个返回系统运行时间,一个返回进程运行时间,请按照实际需求选择) ...
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。 优势: 高精度:perf_counte...
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() ...
time.perf_counter() 和 time.time() 都是Python中用于获取当前时间的函数,它们有以下区别: 1. 测量目标不同 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,它的值包含整个系统的实时时钟。它受系统时间的影响,如果系统时间被手动调整,返回值也会发生变化。
虽然time.time()函数可以提供秒级别的精度,但是我们通常需要更高的精度,比如毫秒级别的精度。为了实现毫秒级别的计时,可以使用time.perf_counter()函数,该函数返回一个高精度的计时器,通常精度可以达到纳秒级别。 下面是一个使用time.perf_counter()函数实现毫秒级别计时的示例代码: ...