在深入探讨time.perf_counter()的细节前,值得注意的是该函数的前身time.clock()取决于不同的操作系统,在Unix中,它返回的是当前进程所消耗的系统时间和用户时间的总和;而在Windows中,它返回的是程序运行的墙钟时间。这种不一致性与精度不足被time.perf_counter()所克服:time.perf_counter()提供了一个稳定的、跨...
综合上述分析，time.clock() 和 time.perf_counter() 的主要区别在于它们的实现、返回结果的平台依赖性以及在特定操作（如处理 sleep 时间）上的表现。选择合适的函数取决于具体需求，以确保程序的稳定性和跨平台兼容性。
前面通过阅读代码发现win平台clock和perfcounter是一致的, 而文档里又说可以用process_time来代替，略微推...
t -= time.clock() ''' 可以替换为 time.perf_counter() importtime scale =50print('执行开始'.center(scale//2,'*')) t = time.perf_counter()foriinrange(scale+1): a ='*'*i b ='.'*(scale-i) c = (i/scale)*100t -= time.perf_counter()print('\r{:^3.0f}%[{}->{}]{:...
clock实现就是win_perf counter.这个名字一看就知道和perf_counter有关系。另一方面，再看看perf_counter...
比较程序的两个输出,因为perf_counter()以秒为单位返回,pers_counter_ns()以纳秒为单位返回。 perf_counter()的优点: 1.perf_counter()会比time.clock()函数。 2.从Python3.8开始,将删除clock()函数,并使用perf_counter。 3.我们可以计算浮点数和整数时间值(以秒和纳秒为单位)。
monotonic()时钟函数被用来测量在长期进程中经过的时间,因为它确保时间永不往回走,即使系统时间被改变。对于性能测试,perf_counter()函数提供获取具有最高解析度的时钟访问,使短时间测量更精确。CPU时间通过clock()函数可以获取,并且process_time()函数返回处理器时间和系统时间的组合。
python scoket设置超时 pythontimeclock Python time 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。 time.process_time() → float (以小数表示的秒为单位)返回当前进程的系统和用户 CPU 时间的总计值。 它不包括睡眠状态所消耗的时间。 根据定义它只...
4. get_clock_info(...) 5. gmtime(...) 6. localtime(...) 7. mktime(...) 8. monotonic(...) 9. perf_counter(...) 10. process_time(...) 11. sleep(...) 12. strftime(...) 13. strptime(...) 14. time(...)
然而,在Python 3.3之后的版本中,time.clock()方法被标记为已弃用,并在Python 3.8中完全移除。time.clock()原本用于测量CPU时间,但在不同的操作系统上,其行为并不一致。在Unix系统上,它类似于time.process_time(),而在Windows系统上,它类似于time.perf_counter()。