python的计时函数的简单介绍

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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

相关问答

Q1: python输入某年某月某日计算到年底还有多少天

year = int(input("请输入年份："))

month = int(input("请输入月份："))

day = int(input("请输入日期："))

months = [0,31,59,90,120,151,181,212,243,273,304] # months累加记录1-11月的总天数

if 0 month 12: # 假设为非闰年时，当前日期的天数

sum = months[month - 1] + day

flag = 0

if (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0): # 判断是否为闰年，如果为闰年flag = 1

flag = 1

if flag == 1 and month 2: # 年份为闰年且月份大于2

sum += 1

print("%d.%d.%d 是 %d 年的第 %d 天" % (year,month,day,year,sum))

输入年月日，判断今年还剩多少天

此程序和上一个程序其实大同小异，只需要知道今年总天数，然后：

今年剩余多少天 = 总天数 - 今天是今年的多少天

你就说简不简单？

year = int(input("请输入年份："))

month = int(input("请输入月份："))

day = int(input("请输入日期："))

days = 365

months = [0,31,59,90,120,151,181,212,243,273,304]

if 0 month 12:

sum = months[month - 1] + day

flag = 0

if (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0):

flag = 1

days += 1

if flag == 1 and month 2:

sum += 1

surplus_day = days - sum

print("今天是：%d.%d.%d，今年还剩 %d 天" % (year,month,day,surplus_day))

两个程序可以综合起来，具体步骤就不详细说明了！！！

加油！O(∩_∩)O

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这里写自定义目录标题新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入整体思路： 1、输入日期 2、判断输入的日期是否合法 3、计算输入的日期天数你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学

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Q2: python怎么计时

定义在默认的计时器中，针对不同平台采用不同方式。在Windows上，time.clock()具有微秒精度，但是time.time()精度是1/60s。在Unix上，time.clock()有1/100s精度，而且time.time()精度远远更高。在另外的平台上，default_timer()测量的是墙上时钟时间，不是CPU时间。这意味着同一计算机的其他进程可能影响计时

def clock(func):

def clocked(*args, **kwargs):

t0 = timeit.default_timer()

result = func(*args, **kwargs)

elapsed = timeit.default_timer() - t0

name = func.__name__

arg_str = ', '.join(repr(arg) for arg in args)

print('[%0.8fs] %s(%s) - %r' % (elapsed, name, arg_str, result))

return result

return clocked

@clock

def run(seconds):

time.sleep(seconds)

return time

if __name__ == '__main__':

run(1)

本文为CSDN博主「FlyingPie」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，附上原文出处链接及声明。

原文链接：

参考资料：CSDN。

Q3: Python用time,设计程序,显示20秒倒计时Python用time,设计程序,显示20秒倒计？

回答会自动过滤缩进，需要按照上图调整语法缩进，下方是代码

import time

# 设置倒计时时间（单位：秒）

countdown_time = 20

# 开始循环

while countdown_time 0:

# 打印当前倒计时时间

print(countdown_time)

# 等待 1 秒

time.sleep(1)

# 倒计时时间减 1

countdown_time -= 1

# 倒计时结束

print("倒计时结束！")

Q4: python如何实现计时？

用python实现计时器功能，代码如下：

''' Simple Timing Function.

This function prints out a message with the elapsed time from the

previous call. It works with most Python 2.x platforms. The function

uses a simple trick to store a persistent variable (clock) without

using a global variable.

'''

import time

def dur( op=None, clock=[time.time()] ):

if op != None:

duration = time.time() - clock[0]

print '%s finished. Duration %.6f seconds.' % (op, duration)

clock[0] = time.time()

# Example

if __name__ == '__main__':

import array

dur() # Initialise the timing clock

opt1 = array.array('H')

for i in range(1000):

for n in range(1000):

opt1.append(n)

dur('Array from append')

opt2 = array.array('H')

seq = range(1000)

for i in range(1000):

opt2.extend(seq)

dur('Array from list extend')

opt3 = array.array('H')

seq = array.array('H', range(1000))

for i in range(1000):

opt3.extend(seq)

dur('Array from array extend')

# Output:

# Array from append finished. Duration 0.175320 seconds.

# Array from list extend finished. Duration 0.068974 seconds.

# Array from array extend finished. Duration 0.001394 seconds.

Q5: 提升Python运行速度的5个小技巧

pre{overflow-x: auto}

Python 是世界上使用最广泛python的计时函数的编程语言之一。它是一种解释型高级通用编程语言python的计时函数，具有广泛的用途python的计时函数，几乎可以将其用于所有事物。其以简单的语法、优雅的代码和丰富的第三方库而闻名。python除了有很多优点外python的计时函数，但在速度上还有一个非常大的缺点。

虽然Python代码运行缓慢，但可以通过下面分享的5个小技巧提升Python运行速度！

首先，定义一个计时函数timeshow，通过简单的装饰，可以打印指定函数的运行时间。

这个函数在下面的例子中会被多次使用。

def timeshow(func): from time import time def newfunc(*arg, **kw): t1 = time() res = func(*arg, **kw) t2 = time() print(f"{func.__name__: 10} : {t2-t1:.6f} sec") return res return newfunc @timeshow def test_it(): print("hello pytip") test_it() 1. 选择合适的数据结构

使用正确的数据结构对python脚本的运行时间有显着影响。Python 有四种内置的数据结构：

列表 : List

元组 : Tuple

集合 : Set

字典 : Dictionary

但是，大多数开发人员在所有情况下都使用列表。这是不正确的做法，应该根据任务使用合适数据结构。

运行下面的代码，可以看到元组执行简单检索操作的速度比列表快。其中dis模块反汇编了一个函数的字节码，这有利于查看列表和元组之间的区别。

import dis def a(): data = [1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10] x =data[5] return x def b(): data = (1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10) x =data[5] return x print("-----:使用列表的机器码:------") dis.dis(a) print("-----:使用元组的机器码:------") dis.dis(b)

运行输出:

-----:使用列表的机器码:------

3 0 LOAD_CONST 1 (1)

2 LOAD_CONST 2 (2)

4 LOAD_CONST 3 (3)

6 LOAD_CONST 4 (4)

8 LOAD_CONST 5 (5)

10 LOAD_CONST 6 (6)

12 LOAD_CONST 7 (7)

14 LOAD_CONST 8 (8)

16 LOAD_CONST 9 (9)

18 LOAD_CONST 10 (10)

20 BUILD_LIST 10

22 STORE_FAST 0 (data)

4 24 LOAD_FAST 0 (data)

26 LOAD_CONST 5 (5)

28 BINARY_SUBSCR

30 STORE_FAST 1 (x)

5 32 LOAD_FAST 1 (x)

34 RETURN_VALUE

-----:使用元组的机器码:------

7 0 LOAD_CONST 1 ((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))

2 STORE_FAST 0 (data)

8 4 LOAD_FAST 0 (data)

6 LOAD_CONST 2 (5)

8 BINARY_SUBSCR

10 STORE_FAST 1 (x)

9 12 LOAD_FAST 1 (x)

14 RETURN_VALUE

看下列表的机器码，冗长而多余！

2. 善用强大的内置函数和第三方库

如果你正在使用python并且仍在自己编写一些通用函数(比如加法、减法)，那么是在侮辱python。 Python有大量的库和内置函数来帮助你不用编写这些函数。如果研究下，那么你会惊奇地发现几乎90%的问题已经有第三方包或内置函数来解决。

可以通过访问官方文档查看所有内置函数。你也可以在wiki python上找到更多使用内置函数的场景。

比如，现在我们想合并列表中的所有单词为一个句子，比较法自己编写和调用库函数的区别:

# ❌ 正常人能想到的方法 @timeshow def f1(list): s ="" for substring in list: s += substring return s # ✅ pythonic 的方法 @timeshow def f2(list): s = "".join(list) return s l = ["I", "Love", "Python"] * 1000 # 为了看到差异，我们把这个列表放大了 f1(l) f2(l)

运行输出:

f1 : 0.000227 sec

f2 : 0.000031 sec

3. 少用循环

用列表推导式代替循环

用迭代器代替循环

用 filter() 代替循环

减少循环次数，精确控制，不浪费CPU

## 返回n以内的可以被7整除的所有数字。 # ❌ 正常人能想到的方法: @timeshow def f_loop(n): L=[] for i in range(n): if i % 7 ==0: L.append(i) return L # ✅ 列表推导式 @timeshow def f_list(n): L = [i for i in range(n) if i % 7 == 0] return L # ✅ 迭代器 @timeshow def f_iter(n): L = (i for i in range(n) if i % 7 == 0) return L # ✅ 过滤器 @timeshow def f_filter(n): L = filter(lambda x: x % 7 == 0, range(n)) return L # ✅ 精确控制循环次数 @timeshow def f_mind(n): L = (i*7 for i in range(n//7)) return L n = 1_000_000 f_loop(n) f_list(n) f_iter(n) f_filter(n) f_mind(n)

输出为:

f_loop : 0.083017 sec

f_list : 0.056110 sec

f_iter : 0.000015 sec

f_filter : 0.000003 sec

f_mind : 0.000002 sec

谁快谁慢，一眼便知！

filter 配合 lambda 大法就是屌！！！

4. 避免循环重复计算

如果你有一个迭代器，必须用它的元素做一些耗时计算，比如匹配正则表达式。你应该将正则表达式模式定义在循环之外，因为最好只编译一次模式，而不是在循环的每次迭代中一次又一次地编译它。

只要有可能，就应该尝试在循环外进行尽可能多的运算，比如将函数计算分配给局部变量，然后在函数中使用它。

# ❌ 应改避免的方式： @timeshow def f_more(s): import re for i in s: m = re.search(r'a*[a-z]?c', i) # ✅ 更好的方式： @timeshow def f_less(s): import re regex = re.compile(r'a*[a-z]?c') for i in s: m = regex.search(i) s = ["abctestabc"] * 1_000 f_more(s) f_less(s)

输出为:

f_more : 0.001068 sec

f_less : 0.000365 sec

5. 少用内存、少用全局变量

内存占用是指程序运行时使用的内存量。为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量。

Python 访问局部变量比全局变量更有效。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量。一个在程序中定义过的全局变量会一直存在，直到整个程序编译完成，所以它一直占据着内存空间。另一方面，局部变量访问更快，且函数完成后即可回收。因此，使用多个局部变量比使用全局变量会更好。

# ❌ 应该避免的方式： message = "Line1\n" message += "Line2\n" message += "Line3\n" # ✅ 更好的方式： l = ["Line1","Line2","Line3"] message = '\n'.join(l) # ❌ 应该避免的方式： x = 5 y = 6 def add(): return x+y add() # ✅ 更好的方式： def add(): x = 5 y = 6 return x+y add()

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注的更多内容!

python的计时函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、python的计时函数的信息别忘了在本站进行查找喔。