包含python运行时间函数的词条

Python如何获得程序运行时间的格式化显示

（1）在程序启动时获得当前时间：

recordTime = time.time()

（2）同时获得当前时间的格式化串：

startTime = time.strftime("%H%M%S")

（3）在主循环中按秒进行判断：

timeGap = time.time() - recordTime

if timeGap = 1: #这是按1秒设置的，可以根据实际需要设置

recordTime += timeGap

showTime_String = get_lapseTime(startTime, time.strftime("%H%M%S"))

（4）函数：

def get_lapseTime(aTime, bTime):

aNum = 3600 * int(aTime[:2]) + 60 * int(aTime[2:4]) + int(aTime[-2:])

bNum = 3600 * int(bTime[:2]) + 60 * int(bTime[2:4]) + int(bTime[-2:])

gapH = (bNum - aNum) // 3600

gapM = ((bNum - aNum) % 3600) // 60

gapS = ((bNum - aNum) % 3600) % 60

gapTime = "%02d:%02d:%02d"%(gapH,gapM,gapS)

return(gapTime)

相关问答

Q1: Python获取当前时间前、后一个月的函数

这需求折腾了我半天..

import time

import datetime as datetime

def late_time(time2):

    # 先获得时间数组格式的日期

    #time2是外部传入的任意日期

    now_time = datetime.datetime.strptime(time2, '%Y-%m-%d')

  #如需求是当前时间则去掉函数参数改写      为datetime.datetime.now()

    threeDayAgo = (now_time - datetime.timedelta(days =30))

    # 转换为时间戳

    timeStamp =int(time.mktime(threeDayAgo.timetuple()))

    # 转换为其他字符串格式

    otherStyleTime = threeDayAgo.strftime("%Y-%m-%d")

    return otherStyleTime

a = late_time("2019-3-30")

print(a)# 打印2018-02-28

Q2: 用python+编写一个程序,打印出执行1+1运行100次的时间？

您好！您可以使用Python的time模块来计算执行1+1运行100次的时间。首先，您需要在您的程序中导入时间模块。然后，您可以使用time.time（）函数来获取当前时间，并在开始执行运算之前调用它来获取开始时间，在运算完成之后再调用它来获取结束时间，然后将两者相减来计算出总运行时间。下面是一个例子：

import time

# 记录开始时间

start_time = time.time()

# 执行1+1运算100次

for i in range(100):

1 + 1

# 记录结束时间

end_time = time.time()

# 计算运行时间

run_time = end_time - start_time

# 打印运行时间

print("运行时间: ", run_time)

希望这些信息对您有帮助！

Q3: python函数深入浅出 16.time.sleep()函数详解

time.sleep() 函数命名来源于英文单词time(时间)和sleep(睡眠)。

time 是python带的非内置库，使用时需要import,主要用于处理和时间相关的操作。

time.sleep用于给定时间内挂起(等待)当前线程的执行。

time.sleep() 函数的例子：

可以注释掉time.sleep(2)再运行一次对比一下

可以看到虽然都是打印出一样的结果，但time.sleep()加入了等待时间

这里还要解释一下python中线程与进程的区别。

举个例子，厨房做菜看成是一个进程，那么这个进程下面就可能有多个人或一个人（cpu基本执行单元，即线程）来执行，多个人可以分别洗菜，刷碗，摆盘等等同时作业，他们又是共享这个厨房的资源的。每个人存在一定的资源竞争关系，比如炉火只有1个。

这里time.sleep是针对线程执行的，也就是其中一个人去sleep睡觉了，不影响其他人的继续工作。

参数

该函数没有返回值。

结果类似如下：

可以看到秒数相差了5

无

time.sleep()常用于推迟执行的场景

在python中，与时间相关的模块有：time，datetime以及calendar

对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇

Q4: Python测量程序运行时间，time.time与time.clock

现象描述：

1、time.clock 在win系统和linux系统下对相同程序的计时结果不一致

2、到底应该用什么时间计时？为什么用time.time与time.clock计时会有那么大的差异

在计算机领域有多种时间。

第一种称作CPU时间或执行时间，用于测量在执行一个程序时CPU所花费的时间。第二种称作挂钟时间，测量执行一个程序时的总时间。挂钟时间也被称作流逝时间或运行时间。与CPU时间相比，挂钟时间通常长些，因为CPU执行测量的程序可能同时还在执行其它程序的指令。

另一个重要概念是所谓的系统时间，由系统时钟测量。系统时间表示计算机系统时间传递的概念。要记住系统时钟是可以由操作系统修改的，就是修改系统时间。

在Unix系统上，time.time的作用与Windows相同，但time.clock的意义不同。

在Unix系统上，time.clock以秒为单位返回当前处理器时间，例如，执行当前线程所花费的CPU时间。而在Windows上，它是以秒为单位的返回自首次调用该函数以来所流逝的系统时间。

以我遇到的Ubuntu系统上运行time.time和time.clock的例子：

time.time()显示系统时间过去大概1秒，而time.clock()显示花费在当前进程上的CPU时间只有于1毫秒。

而win下time.time()和time.clock()显示系统时间都是大致过去了1秒

在测量程序准确性能时应该使用哪一个呢？

这要视情况而定。如果程序运行的系统能够提供足够的资源给程序，例如，一个运行基于Python的web应用程序的web服务器，则使用time.clock()来测量程序会更有意义，因这个web应用程序可能是服务器上的主要程序 。如果程序运行的系统上还同时运行着其它大量程序，则使用time.time()进行测量会更有意义。 如果不是这样，就应该使用基于挂钟的计时器来测量程序的性能，因为这样通常能反应程序的环境。

放结论，一般情况下：

1、win用time.clock或time.time

2、linux 下用time.time  或 datetime.datetime.now().timestamp()

【1】（重要）    Python测量时间，用time.time还是time.clock 

Q5: 7种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法

1. 使用装饰器来衡量函数执行时间

有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：

import time

from functoolsimport wraps

import random

def fn_timer(function):

  @wraps(function)

  def function_timer(*args, **kwargs):

      t0= time.time()

      result= function(*args, **kwargs)

      t1= time.time()

      print("Total time running %s: %s seconds" %

          (function.__name__, str(t1- t0))

)

      return result

return function_timer

@fn_timer

def random_sort(n):

  return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds

使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了

或者

# 可监控程序运行时间

import time

import random

def clock(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):

        start_time= time.time()

        result= func(*args, **kwargs)

        end_time= time.time()

        print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))

        return result

return wrapper

@clock

def random_sort(n):

  return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出结果：共耗时: 0.65634秒

2. 使用timeit模块

另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。

执行下面的脚本可以运行该模块。

这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop

这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒。

如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次。

3. 使用Unix系统中的time命令

然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。

运行time实用工具：

输出结果为：

Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds

real 1.49

user 1.40

sys 0.08

第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：

    real表示的是执行脚本的总时间

    user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。

    sys表示的是执行内核函数消耗的时间。

注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。

因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。

4. 使用cProfile模块

5. 使用line_profiler模块

6. 使用memory_profiler模块

7. 使用guppy包

关于python运行时间函数和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。