它们主要区别: 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。 time.perf_counter() 则返回的是以较小粒度测量的系统时间片,用于性能测量。 在具体应用时,如果对精度要求不高的话,time.perf_counter() 和 time.time() 两者可以随便用,差别不大。通常来说,time.perf_cou...
time()精度上相对没有那么高,而且受系统的影响,适合表示日期时间或者大程序程序的计时。 perf_counter()适合小一点的程序测试,会计算sleep()时间。 process_counter()适合小一点的程序测试,不会计算sleep()时间。 此外Python3.7开始还提供了以上三个方法精确到纳秒的计时。分别是: time.perf_counter_ns() time.pro...
1,time()精度上相对没有那么高,而且受系统的影响,适合表示日期时间或者大程序程序的计时。 2,perf_counter()适合小一点的程序测试,会计算sleep()时间 3,process_counter()适合小一点的程序测试,不会计算sleep()时间。 time_path
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”.如以下是在三台机器上执行得到的结果: Windows >>>importtime>>>time.perf_counter()1532428.3158443>>>time.time()1720253785.827226>>>print(time.get_clock_info('per...
time和timeit都是 Python 中用于计时的模块，但它们的应用场景和计时原理有所不同。time模块提供了基本的...
time.clock()在Python 3.3引入前是测量时间的常用函数,但因为其在不同平台上的行为不一致以及命名上的误导,开发者们转而推荐使用更为精确和一致的函数替代。在Python 3.3中,引入了新的函数如time.perf_counter()和time.process_time()来更好地满足性能测量的需求。自Python 3.8起,time.clock()正式从Python标准库...
这些函数在某些关键特性上具有互补性，如在处理 sleep 时间时的表现。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。
区别 time库:适合简单的时间获取和格式化操作。 datetime库:提供了更多功能,如日期和时间的加减、比较等,适合更复杂的时间处理需求。 时间元组处理 时间元组包含年、月、日、小时、分钟、秒等信息,可以通过索引访问这些信息。 获取时间元组的各个部分 可以直接从时间元组中提取年、月、日、小时、分钟、秒等。
time库是Python的一个标准库。 time库包括三类函数: -时间获取:time() ctime() gmtime() -时间格式化:strftime() strptime() -程序计时:sleep() perf_counter() 时间获取: time.time()->获取当前的时间戳,即计算及内部的时间值,是一个浮点数。这个浮点数是表示从1970年1月1日0:00开始到当前时刻为...关...