极客笔记Python中时间函数计时方法用法介绍
1. 引言
在编写程序时，经常会遇到需要测量程序运行时间的需求。Python 提供了一些内置的时间函数和模块，可以用来计时和测量程序的运行时间。本文将介绍 Python 中常用的时间函数和计时方法，以帮助开发者提高程序的性能和调试效率。
2. time函数
Python 的 time 模块是用来处理时间相关的函数和方法。其中，time() 函数可以返回当前的系统时间（以秒为单位）。下面是一个使用 time() 函数计时的示例代码：
import time
start_time = time.time()
# 执行一些需要计时的代码段
for i in range(1000000):
pass
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print("程序执行时间：", execution_time, "秒")
上述代码先使用 time() 函数记录程序开始执行的时间，然后执行一些需要计时的代码段，最后再使用 time() 函数记录程序结束执行的时间。通过计算两个时间之差，可以得到程序的执行时间。
运行以上代码，输出结果如下：
程序执行时间： 0.062499999999999056 秒
3. perf_counter函数
Python 3.3 及以上版本还引入了 perf_counter() 函数，它可以提供更高精度的计时功能。perf_counter() 函数返回一个具有最高可用精度的计时器的值，这个值在计算机的性能计数器中是递增的，可以用来测量程序的执行时间。下面是一个使用 perf_counter() 函数计时的示例代码：
import time
start_time = time.perf_counter()
# 执行一些需要计时的代码段
for i in range(1000000):
pass
end_time = time.perf_counter()
execution_time = end_time - start_time
print("程序执行时间：", execution_time, "秒")
运行以上代码，输出结果如下：
程序执行时间： 0.04189999999999986 秒
可以看到，相比于 time() 函数，perf_counter() 函数提供了更高的计时精度。
4. process_time函数
Python 3.3 及以上版本还引入了 process_time() 函数，它可以测量真正的处理器时间。和 perf_counter() 函数不同，process_time() 函数在计算机的性能计数器中并非递增，而是返回进程使用的累计 CPU 时间。下面是一个使用 process_time() 函数计时的示例代码：
import time
start_time = time.process_time()
# 执行一些需要计时的代码段
for i in range(1000000):
pass
end_time = time.process_time()
execution_time = end_time - start_time
print("程序执行时间：", execution_time, "秒")
运行以上代码，输出结果如下：
程序执行时间： 0.046875 秒
5. perf_counter与monotonic函数
在使用计时函数时，有两个需要注意的函数，即 perf_counter() 函数和 monotonic() 函数。虽然两者都返回高精度的计时器值，但它们的行为却有所差异。
perf_counter() 函数返回一个具有最高可用精度的计时器的值，在计算机的性能计数器中是递增的。但在某些情况下，计算机的时间可能会被调整，例如用户手动调整系统时间或与网络时间同步等。在这些情况下，perf_counter() 函数返回的时间可能会发生跳跃。
为了解决这个问题，Python 提供了 monotonic() 函数，它返回一个单调递增的时钟时间。这个时钟时间是不受外部时间调整影响的，用来衡量时间的流逝。因此，在需要进行严格计时的场景中，建议使用 monotonic() 函数来避免时间跳跃的问题。
下面是一个使用 monotonic() 函数计时的示例代码：
import time
start_time = time.monotonic()
# 执行一些需要计时的代码段
for i in range(1000000):
pass
end_time = time.monotonic()
execution_time = end_time - start_time
print("程序执行时间：", execution_time, "秒")
运行以上代码，输出结果如下：
程序执行时间： 0.0789999999999967 秒
6. datetime模块
除了 time 模块，Python 也提供了 datetime 模块来进行时间处理。datetime 模块是基于 time 模块的封装，提供了更多的功能和灵活性。
下面是一个使用 datetime 模块计时的示例代码：
import datetime
start_time = datetime.datetime.now()
# 执行一些需要计时的代码段
for i in range(1000000):
pass
end_time = datetime.datetime.now()
execution_time = end_time - start_time
print("程序执行时间：", execution_time)
运行以上代码，输出结果如下：
程序执行时间： 0:00:00.077998
可以看到，通过使用 datetime 模块的 datetime.now() 函数，可以获取当前的系统时间。然后，可以将两个时间对象相减，得到程序的执行时间。
7. timeit模块
除了使用内置的时间函数和模块外，Python 还提供了 timeit 模块来方便地进行代码计时。timeit 模块可以执行一段代码多次并测量执行时间，然后返回平均值。它在测量代码性能时是一个非常有用的工具。
下面是一个使用 timeit 模块计时的示例代码：
import timeit
execution_time = timeit.timeit('for i in range(1000000): pass', number=100)
average_time = execution_time / 100
print("程序平均执行时间：", average_time, "秒")
运行以上代码，输出结果如下：
程序平均执行时间： 0.0006271000000000919 秒
在上述代码中，timeit.timeit() 函数接受两个参数。第一个参数是要执行的代码字符串，第二个参数是执行代码的次数。通过除以执行次数，可以得到平均执行时间。
8. 总结
本文介绍了 Python 中常用的时间函数和计时方法，包括 time()、perf_counter()、process_time()、monotonic()、datetime 模块和 timeit 模块。根据不同的需求，可以选择合适的计时方法来测量程序的执行时间。通过合理使用这些计时方法，可以提高程序的性能和调试效率，进一步优化代码的运行时间。
值得注意的是，计时方法可以根据具体情况选择不同的方式，确保结果的准确性和适用性。在实际应用中，我们可以根据不同的场景选择合适的计时方法。