python中统计时间的函数

学习目标:

在python中,datetime是时间模块,在这个模块下还包含着一个datetime的类,通过以下代码可以调用这个类,统计程序运行的时间,得到时间差。

from datetime import datetime
具体示例
from datetime import datetime
now1 = datetime.now()#统计程序开始的时间
for i in range(0,1000000):
    print(i)
now2 = datetime.now()#统计程序结束的时间
print(now2-now1)#得到程序运行的总时间

在这里插入图片描述
呈现的结果按照时分秒来显示。


### 统计Python函数执行时间的方法 为了精确测量Python函数的执行时间,可以采用多种方法。其中一种常见的方式是使用`timeit`模块中的功能来获取较为准确的结果[^1]。 下面展示了一个具体的例子,该实例展示了如何定义一个测试性能的辅助函数: ```python import timeit import numpy as np def test_perf(module): timing_number = 10 timing_repeat = 10 # 测量给定module.run()函数执行多次所需的时间,并转换成毫秒单位 timing_results_list = ( np.array( timeit.Timer(lambda: module.run()).repeat( repeat=timing_repeat, number=timing_number)) * 1000 / timing_number) # 计算统计数据:平均值、中位数以及标准差 timing_statistics = { "mean": np.mean(timing_results_list), "median": np.median(timing_results_list), "std": np.std(timing_results_list), } return timing_statistics ``` 上述代码片段通过重复调用目标函数并记录每次调用所花费的时间,最终返回这些数据点的基本统计特性,如均值(mean),中位数(median) 和 标准偏差(standard deviation)[^1]。 对于更复杂的场景下优化程序性能,则可能涉及到自动调整参数的过程,这可以通过特定工具库实现自动化流程的一部分,例如AutoTVM提供了相应的API支持此过程[^2]。 当考虑硬件层面的因素时,在某些情况下还需要关注帧间周期性(Inter-frame Periodicity),即两次连续操作之间的最短间隔时间;如果这个时间段内包含了较多的任务处理,则实际可用于计算的时间将会减少[^3]。
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