perf_counter 进度条实例:import time scale = 50 print("执行开始".center(scale//2,"-")) # .center() 控制输出的样式,宽度为 25//2,即 22,汉字居中,两侧填充 - start = time.perf_counter() # 调用一次 perf_counter(),从计算机系统里随机选一个时间点A,计算其距离当前时间
导入time模块:在Python代码中,使用import time语句导入time模块,以便可以使用其中的函数。 调用perf_counter函数:在需要测量CPU时间的代码部分,调用time.perf_counter()函数并将其结果保存到一个变量中。 执行需要测量时间的代码:在上述变量记录perf_counter函数返回的初始时间后,执行需要测量时间的Python代码。 再次调用pe...
1.2time.perf_counter()方法 time.perf_counter()提供了更高精度的计时功能,非常适合用于性能测试。 import time start_time = time.perf_counter() Your code here for i in range(1000000): pass end_time = time.perf_counter() print(f"Program runtime: {end_time - start_time} seconds") time.per...
perf_counter 进度条实例: importtime scale=50print("执行开始".center(scale//2,"-")) # .center() 控制输出的样式,宽度为 25//2,即 22,汉字居中,两侧填充 -start=time.perf_counter()# 调用一次 perf_counter(),从计算机系统里随机选一个时间点A,计算其距离当前时间点B1有多少秒。当第二次调用该函...
问Python 3: time.perf_counter()输出与Coursera上的程序处理时间不匹配EN我一直在做Coursera的作业，它...
time.perf_counter_ns(): python importtime start = time.perf_counter_ns()# 插入要测试的代码time.sleep(1)# 示例:休眠1秒end = time.perf_counter_ns()print("执行时间:", end - start,"纳秒") time.process_time_ns(): python importtime start = time.process_time_ns()# 插入要测试的代码for...
end_time = time.perf_counter() print('time elapse:{}'.format(end_time - start_time)) print('*'*50) #方法三 start_time = time.perf_counter() s = ''.join(map(str,range(0,100000))) end_time = time.perf_counter() print('map elapse:{}'.format(end_time - start_time)) ...
下面是使用time.perf_counter()函数的步骤: 接下来,我将逐步向你展示如何实现上述步骤。 Step 1: 导入time模块 在代码的开头,我们需要导入time模块,以便使用其中的函数。在Python中,导入模块的语法如下: importtime 1. Step 2: 使用time.perf_counter()函数记录开始时间 ...
importtimeprint("开始执行")start_time=time.perf_counter()# 获取开始时间whiletime.perf_counter()-start_time<2000:# 循环判断是否经过了2秒passprint("延时结束") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在这个例子中,我们使用perf_counter()函数获取程序开始执行的时间,然后在一个循环中判断当前时间与开始时间的差...
如果你想优化 python 程序的运行效率,你会从哪里下手? 首先,我们要找到「性能瓶颈」,比如哪些函数的运行效率低、计算时间长,然后分析原因,针对性地进行优化。 最朴素的方法是,在你预估的函数前后加上 time.perf_counter(),然后得出这个函数的运行时间。但这种方法不适用于具有大量函数调用的程序。 import time start...