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() 返回的值的单位是秒(seconds),但比标准的浮点秒数具有更高的精度。 这意味着它可以用来测量非常短的时间间隔,比如微秒(microseconds)或纳秒(nanoseconds)级别的时间,尽管其返回值是以秒为单位表示的。 解释time.perf_counter返回值的单位给用户: 当你调用time.perf_counter()时,它会返回一个...
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)。
time.pref_counter()返回一个CPU级别的精确时间值,以秒为单位。 它通常用于测量某段程序的运行时间,因此取两次调用pref_counter()的差值才有意义。 importtime time_start = time.perf_counter()foriinrange(100000): a =0time_end = time.perf_counter() time_consumed = time_end - time_startprint("耗...
time.perf_counter():返回性能计数器的值(以小数秒为单位)作为浮点数,即具有最高可用分辨率的时钟,以测量短持续时间。 它确实包括睡眠期间经过的时间,并且是系统范围的。通常perf_counter()用在测试代码时间上,具有最高的可用分辨率。不过因为返回值的参考点未定义,因此我们测试代码的时候需要调用两次,做差值。perf_...
在实际应用中,我们可能需要统计代码的执行时间,这时候就需要一个能够精确计时的工具。Python的time模块提供了time.perf_counter()函数来实现高精度的计时。 下面是一个简单的示例,使用计时器来统计一个函数的执行时间: importtimedefsome_function():# 模拟耗时操作time.sleep(1)start=time.perf_counter()some_functi...
>>>end = time.perf_counter() 341.3905185375658 >>>end - start 22.724523540384666 sleep(s):s拟休眠的时间,单位是秒,可以是浮点数 >>>def wait(): time.sleep(3.3) >>>wait()#程序将等待3.3秒后再退出 六、例子程序 1 #!/usr/bin/env python3 ...
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() ...
time.perf_counter()返回一个CPU级别的精确时间计数值,单位为秒。 计算程序运行时间s需要一个首start一个尾end。s = end - start >>> start = time.perf_counter() >>> end = time.perf_counter() >>> end - start 9.335069467953872 其他