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
print('我是time()方法:{}'.format(time.time())) print('我是perf_counter()方法:{}'.format(time.perf_counter())) print('我是process_time()方法:{}'.format(time.process_time())) t0 = time.time() c0 = time.perf_counter() p0 = time.process_time() r = 0 for i in range(100000...
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...
importtimecurrent_time=time.time()print("Current time:",current_time) 性能计时 time.perf_counter()、time.process_time()和time.process_time_ns()是用于测量时间的函数,它们的作用和用法如下: 1.time.perf_counter() time.perf_counter()函数返回一个性能计数器的值,这个值以秒为单位,用于测量程序执行的...
一、TIME.CLOCK()的废弃 time.clock()在Python 3.3引入前是测量时间的常用函数,但因为其在不同平台上的行为不一致以及命名上的误导,开发者们转而推荐使用更为精确和一致的函数替代。在Python 3.3中,引入了新的函数如time.perf_counter()和time.process_time()来更好地满足性能测量的需求。自Python 3.8起,time....
一、time()(float) 二、perf_counter()(float) 三、process_time()的区别(float) 四、纳秒(int) 总结 三者比较 Python时间测试:time()、perf_counter()和process_time()的区别 一、time()(float) 1. time.time()方法 返回当前时间的时间戳(1970纪元后经过的浮点秒数)。
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。
time.perf_counter() # 返回系统运行时间time.process_time() # 返回进程运行时间 4 time.ctime([secs])作用相当于asctime(localtime(secs)),未给参数相当于asctime() 以下实例展示了 ctime()函数的使用方法:>>> import time>>> print ("time.ctime() : %s" % time.ctime())time.ctime() : Thu Apr...
获取当前UTC时间或计算基于墙上时钟的时间间隔，选择time.time()。测量代码段执行时间或需要高精度时间测量时，推荐使用time.perf_counter()。▍ 代码示例 首先，我们使用time.time()来获取当前的时间戳，并将其赋值给current\_time变量。接着，我们使用time.sleep(1)来模拟一个耗时操作，并再次使用time.time()获取...
Python time clock()方法 描述 Python 3.8 已移除 clock() 方法 可以使用 time.perf_counter() 或 time.process_time() 方法替代。 Python time clock() 函数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。 这个需要注意,在不同