在Python中统计时间通常有以下几种方法:
1. 使用`time.time()`
import timestart = time.time()执行代码end = time.time()print(end - start) 输出执行时间,单位是秒
2. 使用`time.perf_counter()`
import timestart = time.perf_counter()执行代码end = time.perf_counter()print(end - start) 输出执行时间,单位是秒
3. 使用`datetime.datetime.now()`
import datetimestart = datetime.datetime.now()执行代码end = datetime.datetime.now()print((end - start).total_seconds()) 输出执行时间,单位是秒
4. 使用`time.clock()`(Python 3.8以下版本)
import timestart = time.clock()执行代码end = time.clock()print(end - start) 输出执行时间,单位是秒
5. 使用装饰器`@CalcRunTime.calcruntime`(自定义计时)
import timeclass CalcRunTime:@staticmethoddef calcruntime(func):@functools.wraps(func)def inner(*args, kwargs):t0 = time.time()result = func(*args, kwargs)time_use = time.time() - t0func_name = func.__name__parameter = []if args:parameter.append(', '.join(repr(arg) for arg in args))if kwargs:kwargs_str = ', '.join('%s=%r' % (k, v) for k, v in kwargs.items())parameter.append(kwargs_str)parameter = ', '.join(parameter)print('[%0.8fs] %s(%s) -> %r' % (time_use, func_name, parameter, result))return resultreturn inner@CalcRunTime.calcruntimedef main():执行代码pass
选择合适的方法取决于你的具体需求,例如需要精确到秒、毫秒,或者需要更详细的性能分析。`time.perf_counter()`提供了更高精度的计时,适合用于性能分析。
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