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
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() 注意这三个精确到纳秒的方法返回的是整数类型。 以前...
我也遇到这个问题，测试用time.process_time()是真实的10倍左右。现象表现为：postman请求接口，整体耗时...
end_time = time.process_time() cpu_time = end_time - start_time print("CPU时间:", cpu_time, "秒") 在这个示例中,首先使用time.process_time()函数记录开始时间,然后执行需要测量CPU时间的代码,最后再次调用time.process_time()函数记录结束时间。通过计算开始时间和结束时间的差值,即可得到代码的CPU时...
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,是不是可以通过秒分时的换算计算出现在的日期时间呢?
python解析gptp时间同步协议报文 python time.process_time,python多任务之进程一、第一个demo二、队列Queue三、进程池Pool四、案例:文件复制五、总结一、第一个demo进程:一个程序运行起来后,代码+用到的资源称为进程,他是操作系统非配资源的基本单元。线程完成的多任
1.time.sleep() 推迟调用线程的运行的秒数:time.sleep(<秒数>)。 2.time.perf_counter() 返回计时器的精准时间(系统的运行时间),包含整个系统的睡眠时间。由于返回值的基准点是未定义的,所以,只有连续调用的结果之间的差才是有效的。 3.time.process_time() ...
(1)time.time() 返回自1970年以来的秒数,记录sleep (2)time.perf_counter() 随意选取一个时间点,记录现在时间到该时间点的间隔秒数,记录sleep (3)time.process_time() 随意选取一个时间点,记录现在时间到该时间点的间隔秒数,不记录sleep ...
time.time()功能：测量执行脚本所花费的总时间（以秒为单位）time.process_time()：测量代码的CPU执行时间timeit模块：测量一小段代码的执行时间，包括单行代码以及多行代码DateTime模块：以小时-分钟-秒的格式测量执行时间 Wall time与 CPU time 挂钟时间（也称为时钟时间或挂钟时间）只是测量期间经过的总时间。这是...
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