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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