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...
time.perf_counter() 返回值的单位是以处理器时钟周期为标准的具体实现定义的计数单位。通常情况下,其值比 time.time() 精度高。 3. 适用场景不同 time.time() 用于获取绝对时间戳,适合日期和时间处理等需要绝对时间的任务。 time.perf_counter() 则更适合用于基准测试和精确计时,例如测量一个函数的执行时间。
与perf_counter()相似,但返回时间以纳秒为单位。 代码2:perf_counter_ns的用法以及如何实现。 # Python program to show time by# perf_counter_ns()fromtimeimportperf_counter_ns# integer input from user, 2 input in single linen, m = map(int, input().split())# Start the stopwatch / countert1...
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。 perf_counter() 最后,time()模块还提供一个返回值单位为纳秒(ns)的,更高精度的性能计数器函数,perf_counter_ns() ...
事实上timeit这个模块的内部正是使用的time.perf_counter()来计算时间段的. 使用time.time()来benchmark的局限和应用场景 缺乏精度:time.time()最小时间单位精度有限,不足以准确地分析非常短的代码段或细粒度的优化。 时钟漂移和系统负载:系统时钟漂移或系统负载的变化会导致测量不准确,从而导致结果不一致。
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time.perf_counter():返回性能计数器的值。以秒为单位。 time.process_time():返回当前进程使用 CPU 的时间。以秒为单位。 time.sleep(secs):暂停 secs 秒,什么都不干。 time.strftime(format[, t]):将时间元组或 struct_time 对象格式化为指定格式的时间字符串。如果不指定参数 t,则默认转换当前时间。 time...
获取time():(表示从1970年1月1日0:00开始到当前这一时刻为止以秒为单位) ctime():简单直观 qmtime():计算机程序可以处理的格式时间格式化 将时间以合理的方式展示出来 将一个字符串转化为时间变量: 程序计时程序计时是指测量起止动作所经历时间的过程 测量时间:perf_counter() 产生时间:sleep() ...
测量时间函数:perf_counter(),即返回一个CPU级别的时间计数值,单位为秒,由于计时值起点不确定,连续调用差值才用意义。 所以我们一般在使用时都是连续调用差值,如下: 产生时间函数:sleep(s)里有一个参数s,s是拟休眠的时间,单位是秒,当然也可以是浮点数。