在计算机领域有多种时间。第一种称作CPU时间或执行时间,用于测量在执行一个程序时CPU所花费的时间。第二种称作挂钟时间,测量执行一个程序时的总时间。挂钟时间也被称作流逝时间或运行时间。与CPU时间相比,挂钟时间通常长些,因为CPU执行测量的程序可能同时还在执行其它程序的指令。

另一个重要概念是所谓的系统时间,由系统时钟测量。系统时间表示计算机系统时间传递的概念。要记住系统时钟是可以由操作系统修改的,就是修改系统时间。

Python的time模块提供了各种与时间相关的函数。由于大部分函数调用同名的与平台相关的C库函数,这些函数都是依赖于平台的。

time.time与time.clock

用于时间测量的两个函数是time.time和time.clock。time以秒返回自新纪元以来的时间。对于任何操作系统都可以运行time.gmtime(0)查找此系统的新纪元。对于Unix,新纪元是1970年1月1日。对于Windows,新纪元是1601年1月1日。time.time通常用于检测Windows上的程序。在Unix系统上,time.time的作用与Windows相同,但time.clock的意义不同。在Unix系统上,time.clock以秒为单位返回当前处理器时间,例如,执行当前线程所花费的CPU时间。而在Windows上,它是以秒为单位的返回自首次调用该函数以来所流逝的系统时间。

time.time与time.clock另一个不同之处是,如果在两次调用之间将系统时钟调回,则time.time可能会返回一个较小的值,而time.clock则返回的值未增长。

下面是在Unix系统上运行time.time和time.clock的例子:

time.time()显示系统时间过去大概1秒,而time.clock()显示花费在当前进程上的CPU时间沁于1毫秒。同时可以看到time.clock()的精度高于time.time()

下面是在Windows下,同样的程序返回不一样的结果:

time.time()和time.clock()显示系统时间大致过去了1秒钏。与Unix不同,time.clock()不返回CPU时间,返回的是系统时间,且精度较高。

time.time()和time.clock()对于不同的系统有不同行为,那么在测量程序准确性能时应该使用哪一个呢?

这要视情况而定。如果程序运行的系统能够提供足够的资源给程序,例如,一个运行基于Python的web应用程序的web服务器,则使用time.clock()来测量程序会更有意义,因这个web应用程序可能是服务器上的主要程序。如果程序运行的系统上还同时运行着其它大量程序,则使用time.time()进行测量会更有意义。如果不是这样,就应该使用基于挂钟的计时器来测量程序的性能,因为这样通常能反应程序的环境。

timeit模块

处理不同平台上time.time()和time.clock()的不同行为通常容易出错,Python的timeit模块提供了一种处理时间的简单方式。除了从代码中直接调用,还可以从命令行调用它。

例如:

在基于Unix操作系统上

#在Windows上

在IDLE中

timeit使用了什么计时?从timeit源代码可以看到,它使用了最好的计时器:

timeit另一个重要机制是在执行期间,它禁用了垃圾回收,如下所示:

如果启用垃圾回收,测量程序性能会更精确,例如,当程序为大量对象分配资源和释放资源时,就应该在其设置期间启用它:

除了非常特殊的情况,一般应使用模块timeit。此外还有一点要记住,测量一个程序的性能要考虑全面一些,因为在执行一个程序的时候不可能为它无限制地分配资源,在众多循环中测量平均时间要好于在一次执行中测量一个时间。

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