Pythonを使用して実行時間を計算するための3つのメソッドコード

この記事では主にPythonの計算方法に関する関連情報を紹介しますので、必要な方は参考にしてください

まず最初に、私が実際にスケジュールを立てたときに遭遇した落とし穴と問題について話します。 Python スクリプトを実行し、このプロセスを監視すると、Python スクリプトの実行時間は、Python スクリプト自体によってカウントされるプログラムの実行時間よりもはるかに長くなります。

Python スクリプトの実行を監視する時間は 36 時間ですが、Python スクリプト自体の実行時間は約 4 時間です。

問題が明らかになった後、最初に思いついたのは、Linuxに何か問題があるということでした。さまざまなログを検索しましたが、異常は見つかりませんでした。

そこで、Python でデータを非同期に書き込み、プロセスの実行をブロックするために使用される py2neo を思いつきました。

最後に、私はついに問題を発見しました。Python スクリプトが時間統計を使用する方法は time. Clock() であり、このメソッドはプログラムの実行時間ではなく、CPU の実行時間をカウントします。

次に、いくつかの Python 統計時間メソッドを比較してみましょう:

方法 1:

import datetime
starttime = datetime.datetime.now()
#long running
#do something other
endtime = datetime.datetime.now()
print (endtime - starttime).seconds

datetime.datetime.now() は、プログラムの実行終了後、このメソッドによって取得された時刻の値を取得します。プログラムの実行時間。

方法 2:

start = time.time()
#long running
#do something other
end = time.time()
print end-start

time.time() は、エポックからの秒数で現在時刻を取得します。システム クロックが提供する場合、秒の小数部分が存在する場合があります。したがって、この場所が返すのは 浮動小数点 型です。ここで得られるのはプログラムの実行時間でもあります。

メソッド 3:

start = time.clock()
#long running
#do something other
end = time.clock()
print end-start

time. Clock() は、プログラムの開始以降、または最初に Clock() が呼び出されてからの CPU 時間を返します。 これはシステム記録と同じくらいの精度です。返されるものも

浮動小数点型 です。ここで得られるのはCPUの実行時間です。

注: プログラムの実行時間 = CPU 時間 + IO 時間 + スリープ時間または待機時間

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