我了解 time.perf_counter() 測量經過的總時間，即使進程當前未運行。然而 time.process_time() 僅測量進程實際運行的時間。如果我只是衡量一個功能的性能，這兩個中哪一個是首選？由于我實際上對 CPU 花在處理其他進程上的時間并不感興趣，所以我自然認為 time.process_time() 會是更好的選擇（并且在不同的運行中更穩定？），但名稱 time.perf_counter() 似乎否則建議。代碼示例import timefrom tqdm import trangestart_time_proc = time.process_time()start_time_perf = time.perf_counter()tmp = Falsefor _ in trange(10_000_000): tmp = not tmpelapsed_time_proc = time.process_time() - start_time_procelapsed_time_perf = time.perf_counter() - start_time_perfprint("process_time:", elapsed_time_proc)print("perf_counter:", elapsed_time_perf)https://repl.it/repls/GigaSpryScientists#main.py
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浮云間
TA貢獻1829條經驗 獲得超4個贊
通常的測量方法是使用性能計數器并重復測量幾次。
處理時間并不經常使用，我可以輕松地向您展示原因：time.sleep(1)根據處理時間將花費 0 秒。每次從調度程序中刪除進程時，即使是由于正在測試的代碼，進程時鐘也不會提前。
我可以建議你看一下內置的 timeit 模塊嗎？它也使用性能計數器，并且可以為重復計時提供更舒適的界面。
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當且僅當您的函數完全受 CPU 限制，不訪問外部資源，也不引起任何系統調用，process_time才是更準確、更好的選擇。
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