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...
需要注意的是,time.perf_counter()函数返回的是一个浮点数,表示从某个特定时间到调用该函数的时间的秒数。它的精确度较高,可以满足大多数场景的需求。 其他时间模块 除了time模块之外,Python还提供了datetime模块和calendar模块来处理时间相关的任务。 datetime模块提供了更高级别的时间操作,可以处理日期、时间以及时间...
2. 在Python中获取纳秒级时间 Python中的time模块提供了获取当前时间的函数time(),但默认只能获取到秒级时间。如果我们需要获取更高精度的时间,可以使用perf_counter()函数。这个函数返回的是一个性能计数器的值,单位为秒,精度可以达到纳秒级。 下面是一个简单的示例代码,演示如何使用perf_counter()函数获取纳秒级时...
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,它的值包含整个系统的实时时钟。它受系统时间的影响,如果系统时间被手动调整,返回值也会发生变化。 time.perf_counter() 则返回的是以较小粒度测量的系统时间片,它主要用于精确测量系统内两个时间点的间隔,例如计算程序运行时间等...
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()这个函数返回处理器的性能计数器的值(以秒的小数部分表示),具有最高分辨率,用于测量短持续时间。包括sleep的时间,并且是系统范围的。它和time.time()有显著的区别,后者返回的是经过调整的时间戳. 而time.perf_counter()的返回值不体现”时间”,只记录处理器经过的”时间段”.如以下是在三台...
sleep(s) s为休眠时间,单位秒,可以是浮点数。 import time # 得到开始时间 print("===perf_counter()===") startTime=time.perf_counter() print(startTime) # 得到结束时间 endTime=time.perf_counter() print(endTime) # 开始时间-结束时间 print(endTime-startTime) # 等待 def wait(): print("=...
time.perf_counter_ns()函数返回的是纳秒级别的计数器值,如果需要以其他时间单位表示,可以通过除以对应的转换因子来实现,例如:除以1000表示微秒,除以1,000,000表示毫秒,除以1,000,000,000表示秒。 由于纳秒级别的计数器值可能过大,因此在计算时间间隔时,建议进行适当的单位转换,以避免溢出。