python計時

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2.使用time.clock()

Python time clock() 函數以浮點數計算的秒數返回當前的CPU時間。用來衡量不同程序的耗時，比time.time()更有用。

這個需要注意，在不同的系統上含義不同。在UNIX系統上，它返回的是"進程時間"，它是用秒表示的浮點數（時間戳）。而在WINDOWS中，第一次調用，返回的是進程運行的實際時間。而第二次之后的調用是自第一次調用以后到現在的運行時間。（實際上是以WIN32上QueryPerformanceCounter()為基礎，它比毫秒表示更為精確）

使用time.clock()更改后的程序查看一下：

import platform
print('系統:',platform.system())

import time
T1 = time.clock()

#______假設下面是程序部分______
for i in range(100*100):
    pass

T2 =time.clock()
print('程序運行時間:%s毫秒' % ((T2 - T1)*1000))
# 程序運行時間:0.27023641716203606毫秒

3.使用time.perf_counter()

返回性能計數器的值（以微秒為單位,1秒=1000毫秒；1毫秒=1000微秒）作為浮點數，即具有最高可用分辨率的時鍾，以測量短持續時間。它包括在睡眠期間和系統范圍內流逝的時間。返回值的參考點未定義，因此只有連續調用結果之間的差異有效。

1秒 = 1000毫秒

1毫秒 = 1000微秒

1微秒 = 1000納秒

1納秒 = 1000皮秒

import platform
print('系統:',platform.system())

import time
T1 = time.perf_counter()

#______假設下面是程序部分______
for i in range(100*100):
    pass

T2 =time.perf_counter()
print('程序運行時間:%s毫秒' % ((T2 - T1)*1000))
# 系統: Windows
# 程序運行時間:0.3007180604248629毫秒

4.使用time.process_time()

返回當前進程的系統和用戶CPU時間總和的值（以小數微秒為單位）作為浮點數。

通常time.process_time()也用在測試代碼時間上，根據定義，它在整個過程中。返回值的參考點未定義，因此我們測試代碼的時候需要調用兩次，做差值。

注意process_time()不包括sleep()休眠時間期間經過的時間。

import platform
print('系統:',platform.system())

import time
T1 = time.process_time()

#______假設下面是程序部分______
for i in range(100*100):
    pass

T2 =time.process_time()
print('程序運行時間:%s毫秒' % ((T2 - T1)*1000))
# 系統: Windows
# 程序運行時間:0.0毫秒

寫在最后：

建議PC上使用time.perf_counter() 來計算程序的運算時間，特別是測試算法在相鄰兩幀的處理時間，如果計算不准確，那可能會對算法的速度過於自信。

尤其在嵌入式的板子的開發中，性能的測試中，請仔細選擇時間模塊，比如某些嵌入式板子會封裝專門的模塊。