Python time 毫秒|极客笔记

Python time 毫秒

1. 前言

在编程中，我们常常需要测量代码的执行时间，特别是在优化程序时。Python 的 time 模块提供了一系列函数来帮助我们测量代码的执行时间，包括毫秒级的计时功能。本文将详细介绍 Python 中如何使用 time 模块进行毫秒级的时间测量。

2. Python 中的时间测量

Python 的 time 模块提供了两个函数来获取当前系统时间：

time()：返回当前的系统时间（自1970年1月1日午夜以来的秒数）。
perf_counter()：返回性能计数器的值（以小数秒为单位）。

我们可以使用这些函数来计算程序的执行时间差，从而测量代码的执行时间。

3. 使用 `time` 模块测量代码执行时间

下面我们将介绍使用 time 模块来测量代码执行时间的方法。

首先，我们需要导入 time 模块：

import time

3.1. 使用 `time()` 函数测量代码执行时间

time() 函数返回自1970年1月1日午夜以来的秒数。我们可以在程序的开始和结束位置调用该函数，并计算两个时间点之间的差值，从而得到代码的执行时间。

下面是使用 time() 函数测量代码执行时间的示例代码：

import time

start_time = time.time()  # 记录程序开始时间

# 执行需要测量时间的代码
# ...

end_time = time.time()  # 记录程序结束时间

execution_time = end_time - start_time  # 计算代码执行时间

print("代码执行时间：", execution_time, "秒")

执行结果：

代码执行时间： 0.1280078887939453 秒

3.2. 使用 `perf_counter()` 函数测量代码执行时间

perf_counter() 函数返回性能计数器的值，以小数秒为单位。这个计数器以具体的参考时间点开始。我们可以在程序的开始和结束位置调用该函数，并计算两个时间点之间的差值，从而得到代码的执行时间。

下面是使用 perf_counter() 函数测量代码执行时间的示例代码：

import time

start_time = time.perf_counter()  # 记录程序开始时间

# 执行需要测量时间的代码
# ...

end_time = time.perf_counter()  # 记录程序结束时间

execution_time = end_time - start_time  # 计算代码执行时间

print("代码执行时间：", execution_time, "秒")

执行结果：

代码执行时间： 0.08924474100000066 秒

4. 毫秒级时间测量

上面我们介绍了使用 time 模块测量代码的执行时间，结果以秒为单位。如果需要毫秒级的时间测量，我们可以使用 perf_counter() 函数结合一定的数学运算来实现。

下面是将代码执行时间转换为毫秒级的示例代码：

import time

start_time = time.perf_counter()  # 记录程序开始时间

# 执行需要测量时间的代码
# ...

end_time = time.perf_counter()  # 记录程序结束时间

execution_time = (end_time - start_time) * 1000  # 将代码执行时间转换为毫秒

print("代码执行时间：", execution_time, "毫秒")

执行结果：

代码执行时间： 89.24474100000066 毫秒

5. 毫秒级精度的时间测量

如果需要更高精度的时间测量，Python 还提供了 timeit 模块。timeit 模块可以通过多次运行代码并取平均值来获得更准确的时间测量结果。

下面是使用 timeit 模块测量代码执行时间的示例代码：

import timeit

code_to_test = """ 
# 这里放需要测量时间的代码
"""

execution_time = timeit.timeit(code_to_test, number=1000)  # 反复运行代码1000次并计算平均执行时间

print("代码平均执行时间：", execution_time, "秒")

执行结果：

代码平均执行时间： 0.2829812000000001 秒

这里的 number 参数指定了代码重复运行的次数，通过多次运行并取平均值来提高测量的准确性。

6. 结论

在本文中，我们介绍了如何使用 Python 中的 time 模块来测量代码的执行时间，包括使用 time() 函数和 perf_counter() 函数进行秒级的时间测量，以及将执行时间转换为毫秒级。另外，我们还介绍了使用 timeit 模块进行更高精度时间测量的方法。

通过测量代码的执行时间，我们可以对程序进行优化，提高程序的执行效率。

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