time.perf_counter() 返回的是一个浮点数,代表从某个未指定起点(通常是系统启动时间)到当前时间的秒数。这个值具有高精度,适用于测量代码执行时间等需要高精度的场景。 2. time.perf_counter() 返回值的单位 time.perf_counter() 返回值的单位是秒(seconds)。它返回的是一个高精度的秒数,而不是毫秒、微秒等...
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...
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...
time.perf_counter()函数 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”...
time.perf_counter() 返回计时器的精准时间(系统的运行时间),包含整个系统的睡眠时间。由于返回值的基准点是未定义的,所以,只有连续调用的结果之间的差才是有效的。 time.process_time() 返回当前进程执行 CPU 的时间总和,不包含睡眠时间。由于返回值的基准点是未定义的,所以,只有连续调用的结果之间的差才是有效的...
perf_counter():返回一个CPU级别的精确时间计数值,单位为秒。由于这个计数值起点不确定,连续调用求差值才有意义。例如: >>>importtime>>> startTime=time.perf_counter()>>>print(startTime)9.621589306950508e-07 >>> endTime=time.perf_counter()>>>print(endTime)41.478044816080114 ...