如何在Python中确定处理时间?
在Python中,确定处理时间的方法是非常重要的。有时候我们需要知道某些代码的执行时间,以便优化性能或者进行性能测试。然而,Python并没有提供直接获取代码执行时间的功能。因此,我们需要自己实现一个计时器来测量代码的处理时间。
为了解决这个问题,我们可以实现两个函数tic()和tac()。其中,tic()函数用于记录调用时的时间,而tac()函数则打印自tic()函数调用以来的时间差。下面是一个简短的实现示例:
import time _start_time = time.time() def tic(): global _start_time _start_time = time.time() def tac(): t_sec = round(time.time() - _start_time) (t_min, t_sec) = divmod(t_sec, 60) (t_hour, t_min) = divmod(t_min, 60) print('Time passed: {}hour:{}min:{}sec'.format(t_hour, t_min, t_sec))
现在,在你的代码中可以这样使用它:
tic() do_some_stuff() tac()
这样就可以输出类似于"Time passed: 0hour:7min:26sec"的结果。
另外,Python也提供了一些相关的库和函数来处理时间,比如datetime库和time库。你可以通过以下链接查看它们的文档:
- Python的datetime库:[https://docs.python.org/2/library/datetime.html](https://docs.python.org/2/library/datetime.html)
- Python的time库:[https://docs.python.org/2/library/time.html](https://docs.python.org/2/library/time.html)
最后,对于这个问题是否应该使用tic/toc而不是tic/tac,可能是因为作者是法国人。
问题的出现原因:需要确定Python中的处理时间。
解决方法:
1. 导入timeit模块,并使用timeit的default_timer()方法创建一个简单的可移植定时器。
2. 使用tic变量记录开始时间。
3. 执行需要计时的代码。
4. 使用toc变量记录结束时间。
5. 通过计算toc - tic可以得到经过的时间(以秒为单位)。
6. 该方法返回的是经过的实际时间,而不是CPU时间。
7. 根据timeit文档的描述,它会根据平台选择可用的最精确的实际时间计时器。
8. 在Python 3.3及更高版本中,可以使用time.perf_counter()方法实现相同的功能。
9. 从Python 3.3开始,timeit.default_timer()引用了这个新的计时器。
10. 对于更精确/复杂的性能计算,timeit模块还提供了更复杂的调用方法,可以自动计时小代码片段,并对一组定义的重复运行时间进行平均计算。
在Python中确定处理时间的方法是使用time模块中的time.clock()函数。代码示例如下:
import time tic = time.clock() toc = time.clock() processing_time = toc - tic print(processing_time)
如果你想找到最佳性能的方法,可以使用timeit模块。可以参考官方文档中的说明:timeit
。
然而,需要注意的是,time.clock()在所有平台上的表现并不相同。特别是在Unix上,它返回的是处理器时间,而不是实际时钟时间。
另外,需要注意的是,time.clock()在Python 3.3版本之后被废弃,并且在Python 3.7版本之后会打印警告信息。现在推荐使用的函数是time.process_time()和time.perf_counter()。可以参考官方文档中的说明:docs.python.org/3/library/time.html#time.clock。
如果你在使用Python版本大于等于3.3的情况下,请更新这个答案,将time.clock()替换为.timeit()或.process_time()。