time.perf_counter返回值的单位: time.perf_counter() 返回的值的单位是秒(seconds),但比标准的浮点秒数具有更高的精度。 这意味着它可以用来测量非常短的时间间隔,比如微秒(microseconds)或纳秒(nanoseconds)级别的时间,尽管其返回值是以秒为单位表示的。 解释time.perf_counter返回值的单位给用户: 当你调用tim...
使用time.perf_counter(),我们能获得开始和结束的高精度时间,从而明确计算出程序的执行时间。执行时间的结果保留了六位小数,100%避免了因浮点精度而带来的困扰。 2. 使用timeit模块 除了time模块,Python还有一个专门用于测量小代码片段执行时间的模块,即timeit。这个模块会自动执行某段代码多个循环,以获得更精确的执行...
time.perf_counter(): 返回一个性能计数器的值,主要用于测量短时间间隔,精度可达到微秒级别。 time.process_time(): 返回当前进程的CPU时间,对于测量CPU执行的代码块非常有效。 在高精度计时中,我们推荐使用time.perf_counter(),因为它具有更高的分辨率。 代码示例 下面的示例展示了如何使用time.perf_counter()来...
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): a =0time_end = time.perf_counter() time_consu...
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...
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.perf_counter()函数返回一个高精度的性能计数器,通常用于测量较小代码块的执行时间。 import time start_time = time.perf_counter() # 执行你的代码 end_time = time.perf_counter() execution_time = end_time - start_time print(f"代码执行时间:{execution_time} 秒") ...
defdelay(ms):start_time=time.perf_counter()end_time=start_time+ms/1000# ms to secondwhiletime.perf_counter()<end_time:pass 3. 对比延时精度 sleep vs delay import time def delay_ms(ms): start_time = time.perf_counter() end_time = start_time + ms / 1000 # ms to second ...
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: ...
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。