在Python中使用哪个更好?Time.clock()还是time.time()?哪一种更准确?
例如:
start = time.clock()
... do something
elapsed = (time.clock() - start)
vs.
start = time.time()
... do something
elapsed = (time.time() - start)
在Python中使用哪个更好?Time.clock()还是time.time()?哪一种更准确?
例如:
start = time.clock()
... do something
elapsed = (time.clock() - start)
vs.
start = time.time()
... do something
elapsed = (time.time() - start)
当前回答
从3.3开始,time.clock()已弃用,建议使用time.process_time()或time.perf_counter()。
在2.7之前,根据time模块docs:
time.clock() On Unix, return the current processor time as a floating point number expressed in seconds. The precision, and in fact the very definition of the meaning of “processor time”, depends on that of the C function of the same name, but in any case, this is the function to use for benchmarking Python or timing algorithms. On Windows, this function returns wall-clock seconds elapsed since the first call to this function, as a floating point number, based on the Win32 function QueryPerformanceCounter(). The resolution is typically better than one microsecond.
此外,还有timeit模块用于对代码段进行基准测试。
其他回答
简单的答案是:大多数时候time.clock()会更好。 然而,如果你正在为某些硬件计时(例如你在GPU中放入的某些算法),那么time.clock()将摆脱这个时间,而time.time()是唯一剩下的解决方案。
注意:无论使用何种方法,计时将取决于您无法控制的因素(进程何时切换,频率如何,……),这对于time.time()来说更糟糕,但对于time.clock()也存在,因此您永远不应该只运行一个计时测试,而是始终运行一系列测试并查看时间的均值/方差。
在Unix上,time.clock()测量当前进程已使用的CPU时间量,因此它不适用于测量从过去某个点开始的流逝时间。在Windows上,它将测量自第一次调用函数以来所经过的时钟秒数。在任意一个系统上,time.time()将返回自epoch以来经过的秒数。
如果您正在编写仅用于Windows的代码,则两者都可以工作(尽管您将使用不同的方法- time.clock()不需要减法)。如果要在Unix系统上运行,或者您想要保证可移植的代码,则需要使用time.time()。
我使用这段代码来比较2种方法。我的操作系统是windows 8,处理器核心i5, RAM 4GB
import time
def t_time():
start=time.time()
time.sleep(0.1)
return (time.time()-start)
def t_clock():
start=time.clock()
time.sleep(0.1)
return (time.clock()-start)
counter_time=0
counter_clock=0
for i in range(1,100):
counter_time += t_time()
for i in range(1,100):
counter_clock += t_clock()
print "time() =",counter_time/100
print "clock() =",counter_clock/100
输出:
time() = 0.0993799996376
clock() = 0.0993572257367
在Linux上,time()比clock()具有更好的精度。Clock()的精度小于10毫秒。而time()提供完美的精度。 我的测试用的是CentOS 6.4和python 2.6
using time():
1 requests, response time: 14.1749382019 ms
2 requests, response time: 8.01301002502 ms
3 requests, response time: 8.01491737366 ms
4 requests, response time: 8.41021537781 ms
5 requests, response time: 8.38804244995 ms
使用时钟():
1 requests, response time: 10.0 ms
2 requests, response time: 0.0 ms
3 requests, response time: 0.0 ms
4 requests, response time: 10.0 ms
5 requests, response time: 0.0 ms
6 requests, response time: 0.0 ms
7 requests, response time: 0.0 ms
8 requests, response time: 0.0 ms
正如其他人所注意到的,time.clock()已被弃用,取而代之的是time.perf_counter()或time.process_time(),但Python 3.7通过time.perf_counter_ns()、time.process_time_ns()和time.time_ns()以及其他3个函数引入了纳秒分辨率计时。
PEP 564中详细介绍了这6个新的纳秒分辨率函数:
time.clock_gettime_ns (clock_id) 时间。clock_settime_ns (clock_id、时间:int) time.monotonic_ns () time.perf_counter_ns () time.process_time_ns () time.time_ns () 这些函数类似于没有_ns后缀的版本,但是 返回一个纳秒数作为Python int。
正如其他人也注意到的那样,使用timeit模块为函数和小代码段计时。