Python最准确的时间测量方法（毫秒）

Question

我需要测量我的代码的某些部分所花费的时间。在强大的服务器上执行我的代码时，我得到了 10 个不同的结果我尝试比较用time.time()、time.perf_counter()、time.perf_counter_ns()和测量time.process_time()的时间time.process_time_ns()。import timefor _ in range(10):    start = time.perf_counter()    i = 0    while i < 100000:        i = i + 1    time.sleep(1)    end = time.perf_counter()    print(end - start)我期望在执行相同的代码 10 次时，结果是相同的（结果至少有 1 毫秒的分辨率）例如。1.041XX 而不是 1.030 秒 - 1.046 秒。When executing my code on a 16 cpu, 32gb memory server I'm receiving this result:1.0455493641.0308578331.04660201200000011.03096650500000031.04646903499999941.0463972381.03095253700000011.03120703800000071.03075921599999991.046095523Im expacting the result to be: 1.0415493641.0418578331.04160201200000011.04196650500000031.04146903499999941.0413972381.04195253700000011.04120703800000071.04175921599999991.041095523

Answer 1

你的期望是错误的。如果要测量代码平均时间消耗，请使用timeit模块。它多次执行您的代码并在一段时间内取平均值。

您的代码具有不同运行时的原因在于您的代码：

time.sleep(1)  # ensures (3.5+) _at least_ 1000ms are waited, won't be less, might be more

你在一个紧密的循环中调用它，导致累积差异：

引用time.sleep(..) 文档：

在给定的秒数内暂停执行调用线程。该参数可以是一个浮点数，以指示更精确的睡眠时间。实际的挂起时间可能少于请求的时间，因为任何捕获的信号都会在执行该信号的捕获例程后终止 sleep()。此外，由于系统中其他活动的调度，暂停时间可能比请求的时间长任意量。

在 3.5 版更改：即使睡眠被信号中断，该函数现在至少睡眠 sec，除非信号处理程序引发异常（有关基本原理，请参见 PEP 475）。

强调我的。

Answer 2

由于系统的调度，在每次循环迭代中执行代码不会花费相同的时间（系统会暂停您的进程以执行另一个进程然后返回它......）。