总结而言,虽然time.clock()已经被弃用和移除,现代Python提供了time.perf_counter()作为一个高精度、跨平台、系统范围内的基准计数器,非常适合用于复杂的时间测量和性能分析。 相关问答FAQs: 1. 你如何选择在Python中使用time.clock()和time.perf_counter()? 在Python中,你可以使用time模块中
time.time()用于获取当前时间的时间戳，该时间戳表示从1970年1月1日（UTC）起经过的秒数。这个函数提供的是墙上时钟时间，包括系统休眠的时间。相比之下，time.perf_counter()则适合用于短时间间隔的高精度性能测量。它特别适用于性能测试和基准测试，能准确反映代码执行的时间，但不包括CPU的休眠时间，因此不适用于...
fromtimeimportperf_counterTEST_COUNT=30000000deftarget_func(count:int):result=[i*iforiinrange(count)]returnclassBenchmark(object):def__init__(self,name):self.name=namedef__enter__(self):self.time_start=perf_counter()returnselfdef__exit__(self,exc_type,exc_value,traceback):self.time_end...
time.perf_counter():适合测量短时间间隔(如函数执行时间)。time.monotonic():保证时间不会回退(适合长时间任务)。示例: t1 = time.perf_counter() # 执行代码... t2 = time.perf_counter() print(f"耗时:{t2 - t1:.6f}秒") # 输出:耗时:0.000123秒 5. 其他实用方法 time.ctime([secs])功能:将...
time.perf_counter() 返回的是一个浮点数,代表从某个未指定起点(通常是系统启动时间)到当前时间的秒数。这个值具有高精度,适用于测量代码执行时间等需要高精度的场景。 2. time.perf_counter() 返回值的单位 time.perf_counter() 返回值的单位是秒(seconds)。它返回的是一个高精度的秒数,而不是毫秒、微秒等...
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。
'perf_counter':time.perf_counter() 'process_time':time.process_time() 'tread_time':time.tread_time() 'time':time.time() 返回值: adjustable:如果时钟可以自动更改(例如由NTP守护进程)或由系统管理员手动更改,则为True,否则为False。 implementation:用于获取时钟值的底层C函数的名称。有关可能的值,请...
Python中time.perf_counter()和time.time()的区别 它们主要区别: time.time() 返回从 Unix 纪元时间(1970年1月1日 00:00:00 UTC)开始经过的秒数。 time.perf_counter() 则返回的是以较小粒度测量的系统时间片,用于性能测量。 在具体应用时,如果对精度要求不高的话,time.perf_counter() 和 time.time()...
start_time=time.perf_counter()result=example_task()end_time=time.perf_counter()execution_time=end_time-start_timeprint(f"任务结果:{result}, 执行时间:{execution_time:.6f}秒") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
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。