模板王ppt,seo导航,最好的营销型网站案例,网站开发团队 人员参考#xff1a;Python3.7中time模块的time()、perf_counter()和process_time()的区别 其他的博客太#xff01;长#xff01;了#xff01;我实在看不下去了#xff0c;每次都不记得什么场景用什么函数。 让我来用表格总结一下各个函数的使用场景、特性。 并附上分别的测… 参考Python3.7中time模块的time()、perf_counter()和process_time()的区别 其他的博客太长了我实在看不下去了每次都不记得什么场景用什么函数。 让我来用表格总结一下各个函数的使用场景、特性。 并附上分别的测试速度的过程的样例代码。 文章目录 使用场景、特性样例代码结尾声明 使用场景、特性
这个表格提供了这些函数在不同方面的详细对比方便根据具体需求选择合适的函数。
函数使用场景返回类型精度包含sleep时间平台依赖性特定点时间参考特殊用途最早支持版本性能time.time()时间格式化测试代码时间浮点数取决于系统是高无获取当前时间的时间戳Python 初始版本一般time.time_ns()时间格式化测试代码时间整数非常高精度是高无获取当前时间的时间戳以纳秒为单位Python 3.7高time.perf_counter()测试代码时间浮点数高精度是低是性能测试和基准测试Python 3.3非常高time.perf_counter_ns()测试代码时间整数非常高精度是低是短时间间隔计时以纳秒为单位Python 3.7非常高time.process_time()性能分析和优化浮点数适合CPU时间测量否低无精确的CPU时间分析和优化Python 3.3高time.process_time_ns()性能分析和优化整数非常高精度否低无精确的CPU时间分析和优化以纳秒为单位Python 3.7非常高timeit.timeit()微基准测试浮点数高取决于代码低无重复执行小段代码的性能测试Python 2.6高time.clock() (已废弃)性能分析(在Python 3.3以后废弃)浮点数取决于系统否高无CPU时间测量Python 初始版本中等现已废弃
这个表格涵盖了Python中常用的几种测量代码运行速度的函数及其特性可供选择最合适的工具进行性能测试。需要注意的是time.clock()函数在Python 3.3及以后的版本中已被废弃不建议使用。并且性能评估是相对的并且可能受到具体使用场景和系统配置的影响。
在这个表格中系统时间调整影响表示函数返回的时间值是否可能受到系统时间更改的影响适用场景是函数最典型的使用情境特定点时间参考表示函数的时间计数是否从某个特定的时间点如系统启动时开始计算。这样的分类提供了更清晰的视角来理解和选择这些函数。
其中由于 time.time_ns() 使用整数而不是浮点数它还减少了与浮点数运算相关的精度损失和计算开销。整数运算通常比浮点数运算更快且更精确这进一步提高了其性能表现。因此在需要极高精度和性能的场合time.time_ns() 是更优的选择。
样例代码
这里是使用Python中的不同时间测量函数来测试代码执行时间的样例代码 time.time(): import timestart time.time()
# 插入要测试的代码
time.sleep(1) # 示例休眠1秒
end time.time()print(执行时间, end - start, 秒)time.perf_counter(): import timestart time.perf_counter()
# 插入要测试的代码
time.sleep(1) # 示例休眠1秒
end time.perf_counter()print(执行时间, end - start, 秒)time.process_time(): import timestart time.process_time()
# 插入要测试的代码
for _ in range(1000000): # 示例执行一个循环pass
end time.process_time()print(CPU执行时间, end - start, 秒)time.perf_counter_ns(): import timestart time.perf_counter_ns()
# 插入要测试的代码
time.sleep(1) # 示例休眠1秒
end time.perf_counter_ns()print(执行时间, end - start, 纳秒)time.process_time_ns(): import timestart time.process_time_ns()
# 插入要测试的代码
for _ in range(1000000): # 示例执行一个循环pass
end time.process_time_ns()print(CPU执行时间, end - start, 纳秒)time.time_ns(): import timestart time.time_ns()
# 插入要测试的代码
time.sleep(1) # 示例休眠1秒
end time.time_ns()print(执行时间, end - start, 纳秒)timeit.timeit(): import timeitcode_to_test
for _ in range(1000000):passexecution_time timeit.timeit(stmtcode_to_test, number100)print(执行时间, execution_time, 秒)在这些示例中你可以替换注释部分的代码以测试你想要测量执行时间的实际代码段。
结尾声明
部分内容由GPT协助我整理完成因为表格实在太难打了使用的Prompt大意是
1. 请根据你的知识将特性进一步细分例如返回的类型、精度、其他特点请将其他特点对比总结一下同类的分一下类根据你的知识库完善这些函数别的特性并请你将“其他特性”也分类归类不要写成“其他特性”。现在请将你总结的全部使用场景、特性用表格总结请你把你知道的能用来测Python程序的运行速度的函数都按照markdown表格进行总结。
2. 然后请分别输出各个函数用于测试代码时间的样例代码。
