关于python计时的函数的信息

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

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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。

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.

怎么用python写倒计时的代码

import time

time=int(input('倒计时时间(分)'))

b=time*60

for i in range(b):

print('%d分%d秒'%(b/60,b%60))

time.sleep(1)

b-=1

python怎么写计时器用面向对象和多向进程

timeit

通常在一段程序的前后都用上time.time(),然后进行相减就可以得到一段程序的运行时间,不过python提供了更强大的计时库:timeit

#导入timeit.timeitfrom timeit import timeit  

#看执行1000000次x=1的时间:timeit('x=1')#看x=1的执行时间,执行1次(number可以省略,默认值为1000000):timeit('x=1', number=1)#看一个列表生成器的执行时间,执行1次:timeit('[i for i in range(10000)]', number=1)#看一个列表生成器的执行时间,执行10000次:timeit('[i for i in range(100) if i%2==0]', number=10000)

测试一个函数的执行时间:

from timeit import timeitdef func():

s = 0

for i in range(1000):

 s += i    print(s)# timeit(函数名_字符串,运行环境_字符串,number=运行次数)t = timeit('func()', 'from __main__ import func', number=1000)print(t)

此程序测试函数运行1000次的执行时间

repeat:

由于电脑永远都有其他程序也在占用着资源,你的程序不可能最高效的执行。所以一般都会进行多次试验,取最少的执行时间为真正的执行时间。

from timeit import repeatdef func():

s = 0

for i in range(1000):

 s += i#repeat和timeit用法相似,多了一个repeat参数,表示重复测试的次数(可以不写,默认值为3.),返回值为一个时间的列表。t = repeat('func()', 'from __main__ import func', number=100, repeat=5)print(t)

print(min(t))


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