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包含python运行时间函数的词条

IT技术time

Python如何获得程序运行时间的格式化显示（1）在程序启动时获得当前时间：
recordTime = time.time()
（2）同时获得当前时间的格式化串：
startTime = time.strftime("%H%M%S")
（3）在主循环中按秒进行判断：
timeGap = time.time() - recordTime
if timeGap = 1:#这是按1秒设置的 ， 可以根据实际需要设置
recordTime= timeGap
showTime_String = get_lapseTime(startTime, time.strftime("%H%M%S"))
（4）函数：
def get_lapseTime(aTime, bTime):
aNum = 3600 * int(aTime[:2])60 * int(aTime[2:4])int(aTime[-2:])
bNum = 3600 * int(bTime[:2])60 * int(bTime[2:4])int(bTime[-2:])
gapH = (bNum - aNum) // 3600
gapM = ((bNum - aNum) % 3600) // 60
gapS = ((bNum - aNum) % 3600) % 60
gapTime = "d:d:d"%(gapH,gapM,gapS)
return(gapTime)
Python获取当前时间前、后一个月的函数这需求折腾了我半天..
import time
import datetime as datetime
def late_time(time2):
# 先获得时间数组格式的日期
#time2是外部传入的任意日期
now_time = datetime.datetime.strptime(time2, '%Y-%m-%d')
#如需求是当前时间则去掉函数参数改写为datetime.datetime.now()
threeDayAgo = (now_time - datetime.timedelta(days =30))
【包含python运行时间函数的词条】# 转换为时间戳
timeStamp =int(time.mktime(threeDayAgo.timetuple()))
# 转换为其他字符串格式
otherStyleTime = threeDayAgo.strftime("%Y-%m-%d")
return otherStyleTime
a = late_time("2019-3-30")
print(a)# 打印2018-02-28
用python 编写一个程序,打印出执行1 1运行100次的时间？您好！您可以使用Python的time模块来计算执行1 1运行100次的时间 。首先，您需要在您的程序中导入时间模块 。然后，您可以使用time.time（）函数来获取当前时间，并在开始执行运算之前调用它来获取开始时间，在运算完成之后再调用它来获取结束时间，然后将两者相减来计算出总运行时间 。下面是一个例子：
import time
# 记录开始时间
start_time = time.time()
# 执行1 1运算100次
for i in range(100):
11
# 记录结束时间
end_time = time.time()
# 计算运行时间
run_time = end_time - start_time
# 打印运行时间
print("运行时间: ", run_time)
希望这些信息对您有帮助！
python函数深入浅出 16.time.sleep()函数详解time.sleep() 函数命名来源于英文单词time(时间)和sleep(睡眠) 。
time 是python带的非内置库，使用时需要import,主要用于处理和时间相关的操作 。
time.sleep用于给定时间内挂起(等待)当前线程的执行 。
time.sleep() 函数的例子：
可以注释掉time.sleep(2)再运行一次对比一下
可以看到虽然都是打印出一样的结果，但time.sleep()加入了等待时间
这里还要解释一下python中线程与进程的区别 。
举个例子 ， 厨房做菜看成是一个进程 ， 那么这个进程下面就可能有多个人或一个人（cpu基本执行单元，即线程）来执行，多个人可以分别洗菜 ， 刷碗，摆盘等等同时作业 ， 他们又是共享这个厨房的资源的 。每个人存在一定的资源竞争关系，比如炉火只有1个 。
这里time.sleep是针对线程执行的 ， 也就是其中一个人去sleep睡觉了，不影响其他人的继续工作 。
参数
该函数没有返回值 。
结果类似如下：
可以看到秒数相差了5
无
time.sleep()常用于推迟执行的场景
在python中，与时间相关的模块有：time，datetime以及calendar
对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇
Python测量程序运行时间 ， time.time与time.clock现象描述：
1、time.clock 在win系统和linux系统下对相同程序的计时结果不一致
2、到底应该用什么时间计时？为什么用time.time与time.clock计时会有那么大的差异
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 。
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 。
以我遇到的Ubuntu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时间只有于1毫秒 。
而win下time.time()和time.clock()显示系统时间都是大致过去了1秒
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 。
放结论，一般情况下：
1、win用time.clock或time.time
2、linux 下用time.time或 datetime.datetime.now().timestamp()
【1】（重要）Python测量时间，用time.time还是time.clock
7种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法1. 使用装饰器来衡量函数执行时间
有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：
import time
from functoolsimport wraps
import random
def fn_timer(function):
@wraps(function)
def function_timer(*args, **kwargs):
t0= time.time()
result= function(*args, **kwargs)
t1= time.time()
print("Total time running %s: %s seconds" %
(function.__name__, str(t1- t0))
)
return result
return function_timer
@fn_timer
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds
使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了
或者
# 可监控程序运行时间
import time
import random
def clock(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time= time.time()
result= func(*args, **kwargs)
end_time= time.time()
print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))
return result
return wrapper
@clock
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出结果：共耗时: 0.65634秒
2. 使用timeit模块
另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗 。
执行下面的脚本可以运行该模块 。
这里的timing_functions是Python脚本文件名称 。
在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop
这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒 。
如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次 。
3. 使用Unix系统中的time命令
然而，装饰器和timeit都是基于Python的 。在外部环境测试Python时 ， unix time实用工具就非常有用 。
运行time实用工具：
输出结果为：
Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds
real 1.49
user 1.40
sys 0.08
第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：
real表示的是执行脚本的总时间
user表示的是执行脚本消耗的CPU时间 。
sys表示的是执行内核函数消耗的时间 。
注意：根据维基百科的定义 ， 内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令 。
因此，Real执行时间和User Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间 。
4. 使用cProfile模块
5. 使用line_profiler模块
6. 使用memory_profiler模块
7. 使用guppy包
关于python运行时间函数和的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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