如何在 Python 中準確測量時間：time.clock() 與 time.time()？

在Python 中準確測量時間：time.clock() 與time.time()

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確定最合適的計時方法Python 需要計時理解time.clock() 與time.clock() 之間的差異time.time().

time.clock() 與time.time()

在3.3 之前的Python 版本中，time.clock() 主要是用於基準測試。它提供了一種測量處理器所用時間的方法，包括使用者時間和系統時間。相反，time.time() 測量自紀元以來的實際掛鐘時間，提供更高的精確度，特別是 Windows 系統。

棄用 time.clock()

從 Python 3.3 開始，time.clock() 已被棄用，併計劃在未來版本中刪除。相反，我們鼓勵開發人員使用 time.process_time() 或 time.perf_counter() 來獲得類似的功能。

推薦替代方案

time .process_time()
• 測量進程的累積執行時間，且跨進程更一致系統。
time.perf_counter()

在支援的平台上報告亞微秒精度的高解析度掛鐘時間。

範例用法

import time

start = time.process_time()
# Perform some tasks
elapsed = time.process_time() - start

print("Process execution time:", elapsed)

附加選項

timeit 模組提供了一種便捷的方法來對程式碼片段進行基準測試並更準確地確定其執行時間。它採用固定大小的輸入並測量多次迭代的平均運行時間。

總之，在 Python 中測量時間時，建議使用 time.process_time() 或 time.perf_counter() 而不是已棄用的 time.clock()。為了獲得更高的精度，可以利用 timeit 模組進行程式碼基準測試。

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