time()精度上相对没有那么高,而且受系统的影响,适合表示日期时间或者大程序程序的计时。 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.pro...
步骤1:导入time模块 在Python中,我们可以使用time模块来获取时间。首先,我们需要导入这个模块,可以使用以下代码: importtime 1. 步骤2:使用time模块的perf_counter_ns()方法获取纳秒级别的时间 要获取纳秒级别的时间,我们可以使用time模块中的perf_counter_ns()方法。该方法返回一个整数,表示从某个时间点到现在经过的...
if self.use_ns: self.end = time.perf_counter_ns() self.interval = self.end - self.start print(f"经过时间:{self.interval} 纳秒") else: self.end = time.perf_counter() self.interval = self.end - self.start print(f"经过时间:{self.interval:.6f} 秒") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
perf_counter() 最后,time()模块还提供一个返回值单位为纳秒(ns)的,更高精度的性能计数器函数,perf_counter_ns() perf_counter_ns() 总结:在日常测试程序运行性能的场景,time.perf_counter()足够用了。
使用 perf_counter_ns() 以避免 float 类型导致的精度损失。所以你需要 tick=time.perf_counter()......
"""self.use_ns=use_ns self.start=Noneself.end=Noneself.interval=Nonedef__enter__(self):""" 启动计时器。当进入上下文块时记录开始时间。 返回: Timer: 返回自身对象,以便在上下文外部访问属性。 """ifself.use_ns:self.start=time.perf_counter_ns()else:self.start=time.perf_counter()returnself...
time.perf_counter_ns() 类似于perf_counter(),但返回时间为纳秒。 time.process_time() 返回当前进程的系统和用户CPU时间总和的值(以小数秒为单位)。它不包括睡眠期间经过的时间。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才有效。 time.process_time_ns() ...
为了计算内核执行时间,可以简单地计算内核运行然后同步所需的时间,但是需要使用 time.perf_counter() 或 time.perf_counter_ns() 而不是 time.time()。 在使用 Numba 时,我们还有一个细节需要注意:Numba 是一个 Just-In-Time 编译器,这意味着函数只有在被调用时才会被编译。因此计时函数的第一次调用也会计时...
time | Python Docs time 模块的功能与 datetime 模块重叠较多。 此处仅介绍最常用的函数:time、sleep、perf_counter、perf_counter_ns。 其它函数的用法,如 asctime、gmtime、localtime、mktime、strftime、strptime 等,可以查阅官方文档。 3.1 time 返回一个浮点数(时间戳),表示从 1970 年 1 月 1 日 0 点 0...
monotonic:time.monotonic() perf_counter: time.perf_counter() process_time: time.process_time() thread_time: time.thread_time() time: time.time() 该函数的返回值具有以下属性: adjustable: 返回 True 或者 False。如果时钟可以自动更改(例如通过 NTP 守护程序)或由系统管理员手动更改,则为 True ,否则...