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...
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...
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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。
✅ 最佳回答: time.perf_counter()从任意时间点开始,但以秒为单位计数。 如果要查找经过的时间,请跟踪开始时间,然后计算持续时间。 start_time = time.perf_counter() # ... do work ... end_time = time.perf_counter() duration = end_time - start_time ...
perf_counter():返回性能计数器的值(以小数秒为单位)。 我们可以使用这些函数来计算程序的执行时间差,从而测量代码的执行时间。 3. 使用time模块测量代码执行时间 下面我们将介绍使用time模块来测量代码执行时间的方法。 首先,我们需要导入time模块: importtime ...
Python中的 time.perf_counter()函数 在Python中,time.perf_counter()函数返回一个性能计数器的值,以秒为单位。可以用于测量代码执行的时间。与time.process_time()不同,它包括sleep()阻塞的时间。 语法 import time start = time.perf_counter() # 执行代码 end = time.perf_counter() print("代码执行时间...
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() ...
最后,我们将运行时间以毫秒为单位进行输出,即使用print(“程序运行时间为:%f ms” % execution_time)语句来输出结果。 总结 在本文中,我们介绍了一种常用的方法来计算Python程序的运行时间。通过使用time模块中的perf_counter()函数,我们可以轻松地获得程序的开始时间和结束时间,并计算出程序的运行时间。这对于性能优...