python獲取執行時間

① python中程序運行時間的計算

單細胞中各種同類工具層出不重，往往需要比較軟體間的重現性，運行速度等，因此查閱了python中程序運行時間計算的各種方法。

程序中主要有兩種時間CPU time和Wall time, 前者就是CPU實際運行的時間，包含系統CPU time和程序CPU time；

② Python如何獲得程序運行時間的格式化顯示

（1）在程序啟動時獲得當前時間：
recordTime = time.time()
（2）同時獲得當前時間的格式化串：
startTime = time.strftime("%H%M%S")
（3）在主循環中按秒進行判斷：
timeGap = time.time() - recordTime
if timeGap >= 1: #這是按1秒設置的，可以根據實際需要設置
recordTime += timeGap
showTime_String = get_lapseTime(startTime, time.strftime("%H%M%S"))
（4）函數：
def get_lapseTime(aTime, bTime):
aNum = 3600 * int(aTime[:2]) + 60 * int(aTime[2:4]) + int(aTime[-2:])
bNum = 3600 * int(bTime[:2]) + 60 * int(bTime[2:4]) + int(bTime[-2:])
gapH = (bNum - aNum) // 3600
gapM = ((bNum - aNum) % 3600) // 60
gapS = ((bNum - aNum) % 3600) % 60
gapTime = "%02d:%02d:%02d"%(gapH,gapM,gapS)
return(gapTime)

③ python記錄程序運行時間的三種方法

python記錄程序運行時間的三種方法
這里提供了python記錄程序運行時間的三種方法，並附有實現代碼，最後進行比較，大家參考下：
方法1
import datetime
starttime = datetime.datetime.now()
#long running
endtime = datetime.datetime.now()
print (endtime - starttime).seconds
方法 2
start = time.time()
run_fun()
end = time.time()
print end-start
方法3
start = time.clock()
run_fun()
end = time.clock()
print end-start
方法1和方法2都包含了其他程序使用CPU的時間，是程序開始到程序結束的運行時間。
方法3算只計算了程序運行的CPU時間
感謝閱讀，希望能幫助到大家

④ 怎麼得到python文件執行的時間

我們通過文件屬性的獲取，os.stat() 方法：

>>> import os
>>> statinfo=os.stat(r"C:/1.txt")
>>> statinfo
(33206, 0L, 0, 0, 0, 0, 29L, 1201865413, 1201867904, 1201865413)
使用os.stat的返回值statinfo的三個屬性獲取文件的創建時間等
st_atime (訪問時間), st_mtime (修改時間), st_ctime（創建時間），例如，取得文件修改時間：
>>> statinfo.st_mtime
1201865413.8952832
這個時間是一個linux時間戳，需要轉換一下
使用time模塊中的localtime函數可以知道：
>>> import time
>>> time.localtime(statinfo.st_ctime)
(2008, 2, 1, 19, 30, 13, 4, 32, 0)
2008年2月1日的19時30分13秒（2008-2-1 19:30:13）

⑤ python 計算程序運行了多長時間

python 計算程序運行時間：

6.760052s

一、import time

⑥ Python編程執行時間的計算方法

就以往的經驗來看，python腳本使用統計時間的方式是time
clock()，而這種方式統計的是CPU的執行時間，不是程序的執行時間。接下來，就幾種python的統計時間方式對比一下，感興趣的小夥伴一起來看看吧!

⑦ python3.5中怎麼輸出運行時間

通過代碼實現。
具體代碼。start=time。clock（）run_fun（）end=time。clock（）printend-start這種演算法只計算了程序運行的CPU時間。
我們知道為了提高代碼的運行速度，我們需要對書寫的python代碼進行性能測試，而代碼性能的高低的直接反饋是電腦運行代碼所需要的時間。

⑧ Python測量程序運行時間，time.time與time.clock

現象描述：

1、time.clock 在win系統和linux系統下對相同程序的計時結果不一致

2、到底應該用什麼時間計時？為什麼用time.time與time.clock計時會有那麼大的差異

在計算機領域有多種時間。

第一種稱作CPU時間或執行時間，用於測量在執行一個程序時CPU所花費的時間。第二種稱作掛鍾時間，測量執行一個程序時的總時間。掛鍾時間也被稱作流逝時間或運行時間。與CPU時間相比，掛鍾時間通常長些，因為CPU執行測量的程序可能同時還在執行其它程序的指令。

另一個重要概念是所謂的系統時間，由系統時鍾測量。系統時間表示計算機系統時間傳遞的概念。要記住系統時鍾是可以由操作系統修改的，就是修改系統時間。

在Unix系統上，time.time的作用與Windows相同，但time.clock的意義不同。

在Unix系統上，time.clock以秒為單位返回當前處理器時間，例如，執行當前線程所花費的CPU時間。而在Windows上，它是以秒為單位的返回自首次調用該函數以來所流逝的系統時間。

以我遇到的Ubuntu系統上運行time.time和time.clock的例子：

time.time()顯示系統時間過去大概1秒，而time.clock()顯示花費在當前進程上的CPU時間只有於1毫秒。

而win下time.time()和time.clock()顯示系統時間都是大致過去了1秒

在測量程序准確性能時應該使用哪一個呢？

這要視情況而定。如果程序運行的系統能夠提供足夠的資源給程序，例如，一個運行基於Python的web應用程序的web伺服器，則使用time.clock()來測量程序會更有意義，因這個web應用程序可能是伺服器上的主要程序 。如果程序運行的系統上還同時運行著其它大量程序，則使用time.time()進行測量會更有意義。 如果不是這樣，就應該使用基於掛鍾的計時器來測量程序的性能，因為這樣通常能反應程序的環境。

放結論，一般情況下：

1、win用time.clock或time.time

2、linux 下用time.time  或 datetime.datetime.now().timestamp()

【1】（重要）https://blog.csdn.net/ao985438294363006/article/details/101349790    Python測量時間，用time.time還是time.clock 

⑨ python 列印出函數執行所用時間

使用timeit模塊，先介紹下：

timeit 模塊

timeit模塊定義了接受兩個參數的Timer類。兩個參數都是字元串。 第一個參數是你要計時的語句或者函數。 傳遞給Timer的第二個參數是為第一個參數語句構建環境的導入語句。 從內部講，timeit構建起一個獨立的虛擬環境， 手工地執行建立語句，然後手工地編譯和執行被計時語句。

一旦有了Timer對象，最簡單的事就是調用timeit()，它接受一個參數為每個測試中調用被計時語句的次數，默認為一百萬次；返回所耗費的秒數。

Timer對象的另一個主要方法是repeat()， 它接受兩個可選參數。 第一個參數是重復整個測試的次數，第二個參數是每個測試中調用被計時語句的次數。 兩個參數都是可選的，它們的默認值分別是3和1000000。repeat()方法返回以秒記錄的每個測試循環的耗時列表。Python有一個方便的min函數可以把輸入的列表返回成最小值，如： min(t.repeat(3, 1000000))

你可以在命令行使用timeit模塊來測試一個已存在的Python程序，而不需要修改代碼。

再給你個例子，你就知道怎麼做了。

#-*-coding:utf-8-*-
#!/bin/envpython

deftest1():
n=0
foriinrange(101):
n+=i
returnn

deftest2():
returnsum(range(101))

deftest3():
returnsum(xforxinrange(101))

if__name__=='__main__':
fromtimeitimportTimer
t1=Timer("test1()","from__main__importtest1")
t2=Timer("test2()","from__main__importtest2")
t3=Timer("test3()","from__main__importtest3")
printt1.timeit(1000000)
printt2.timeit(1000000)
printt3.timeit(1000000)
printt1.repeat(3,1000000)
printt2.repeat(3,1000000)
printt3.repeat(3,1000000)