Python，time，clock()方法

Python中的time模块提供了一些有用的时间相关函数，其中之一就是clock()方法。在这篇文章中，我们将详细介绍Python的clock()方法，包括如何使用它，其工作原理，以及它的一些常见用例。

clock()方法的用途

clock()方法在Python 3.8及以上版本中被弃用，在Python 3.3~3.7中被称为time.process_time()方法。在Python 3.2及以下版本中被称为time.clock()方法。

clock()方法的作用是返回程序执行以来的CPU时间，以浮点数的形式表示。这个时间并不包括休眠时间，等待外部输入等等。clock()方法通常用于测试程序性能和运行时间，并可以在编写复杂计时/运算代码时作为一种快速的计时工具。

clock()方法的用法

在Python 3.8及以上版本中，clock()方法被弃用，有关其正确用法的信息可以在对其文档中找到。

在Python 3.3~3.7版本中，可以使用time.process_time()代替clock()方法。这个方法的用法与clock()类似，只不过它返回的是处理器时间。下面的代码演示了使用process_time()方法计算函数计算时间：

```python

import time

def myfunc():

res = 0

for i in range(100000):

res += i**2

return res

start = time.process_time()

myfunc()

end = time.process_time()

print("程序运行时间：", end-start, "秒")

```

在Python 3.2及以下版本中，可以使用time.clock()方法进行计时，如下所示：

```python

import time

def myfunc():

res = 0

for i in range(100000):

res += i**2

return res

start = time.clock()

myfunc()

end = time.clock()

print("程序运行时间：", end-start, "秒")

```

需要注意的是，Python 3.8及以上版本不支持time.clock()方法，它将在未来的版本中被删除。因此建议在使用时使用time.process_time()代替。

clock()方法的工作原理

clock()方法是基于计算机处理器时间的，它利用操作系统提供的计时器来计算程序运行所花费的CPU时间。具体来说，当程序调用clock()方法时，时间点会被记录下来并保存，此后程序继续运行。当程序再次调用clock()方法时，当前时间点会被记录下来，程序运行的时间即为两个时间点之间的差值。例如，下面的代码演示了如何使用clock()方法计算程序执行时间：

```python

import time

start = time.clock() # 记录起始时间点

time.sleep(2) # 模拟程序执行时间

end = time.clock() # 记录结束时间点

print("程序运行时间：", end-start, "秒")

```

在上面的例子中，程序先记录了起始时间点，然后使用time.sleep()函数模拟程序执行时间。程序最后记录结束时间点，并计算程序执行时间。程序休眠时间没有计入执行时间，因为该函数实际上使程序“挂起”了，直到指定时间结束。

clock()方法的常见用例

clock()方法的主要用途是测试程序性能和运行时间。当编写复杂的计时/运算代码时，它可以是一种快速的计时工具。以下是一些常见的使用场景：

1.测试函数执行时间

在计算程序执行时间时，clock()方法是一种便捷的方法，因为它计算的时间是扣除了非程序计算时间（如IO等待时间）的，因此通常更准确。

例如，下面的代码演示了使用clock()方法测试计算大型矩阵乘积所花费的时间：

```python

import time

import numpy as np

def matrix_mul(a, b):

return np.dot(a, b)

a = np.random.randn(100, 200)

b = np.random.randn(200, 100)

start = time.clock()

matrix_mul(a, b)

end = time.clock()

print("矩阵乘积计算时间：", end-start, "秒")

```

上面的代码计算了两个100x200的矩阵的乘积。使用clock()方法计算程序运行时间，以评估矩阵乘积计算所需的时间。

2.测量功能的性能

在Python中，函数可以使用装饰器来修饰，以便测量函数的性能。例如，下面是一个简单的计时器装饰器，用于测量函数执行时间：

```python

import time

def timer(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

start_time = time.clock()

result = func(*args, **kwargs)

end_time = time.clock()

print("函数执行时间：", end_time - start_time, "秒")

return result

return wrapper

```

装饰器接受一个函数参数，返回一个新的函数闭包，该闭包包装原始函数并添加计时器，然后返回计时器的结果。使用装饰器时，可以使用@符号将它们应用于函数。例如，下面的代码演示了如何使用计时器装饰器测量函数运行时间：

```python

@timer

def myfunc():

res = 0

for i in range(100000):

res += i**2

return res

myfunc()

```

使用此装饰器，函数执行时间将在控制台打印出来。

3. Profiling函数

Python还提供了一种称为“Profiling”的工具，可以用于检查程序的性能瓶颈。Profiler可以提供程序函数的执行详细信息，包括调用次数、执行时间、执行次数等。这些信息可以帮助找到程序中的性能瓶颈并进行优化。

profile模块提供了Python内置Profiler的功能。以下是一个示例，演示了如何使用profile模块进行性能分析：

```python

import profile

def myfunc():

res = 0

for i in range(100000):

res += i**2

return res

profile.run('myfunc()')

```

上面的代码定义了一个简单的函数myfunc()，它计算了1到100000之间的平方和。使用profile.run()函数，我们可以运行这个函数，Profiler将报告函数的执行详细信息。例如，以下是一些示例输出：

```

3 function calls in 0.023 seconds

Ordered by: standard name

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.023 0.023 0.023 0.023 :3(myfunc)

1 0.000 0.000 0.023 0.023 :1()

1 0.000 0.000 0.023 0.023 profile:0(myfunc())

```

Profiling报告包括函数执行的详细信息，涵盖了包括函数调用时间、函数调用次数、总执行时间等等。这些信息可以帮助程序员找到主要的性能问题，并进行进一步的优化。

总结

本文介绍了Python中的clock()方法，该方法使用操作系统提供的计时器来计算程序执行所花费的CPU时间。clock()方法通常用于测试程序性能和运行时间，并可以在编写复杂计时/运算代码时作为一种快速的计时工具。在Python 3.8及以上版本中，clock()方法被弃用，应使用time.process_time()代替。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/