python微秒
A. 如何在python中比较微秒时间差
python中的最小时间单位是毫秒，没办法精确到微秒
用time包的time()函数可以获得当前计算机的挂钟时间，利用它可以获得时间差
import time
time1 = time.time()
#要度量时间的程序
time2 = time.time()
print time2 - time1
B. 如何让 Python 像 Julia 一样快地运行
使用 Cython 编译
一种编译方式是使用 Cython 编译器。这个编译器是使用 Python
编写的。它可以通过以下命令安装：
pip install Cython
如果使用 Anaconda，安装会有所不同。因为安装有点复杂，所以我编写了一篇相关的博客文章：将 Cython For Anaconda 安装在 Windows 上
安装后，我们使用神奇的 %load_ext 将 Cython 加载到 Notebook 中：
%load_ext Cython
然后就可以在我们的 Notebook 中编译代码。我们只需要将想要编译的代码放在一个单元中，包括所需的导入语句，使用神奇的 %%cython 启动该单元：
%%cython
def fib_cython(n):
if n<2:
return n
return fib_cython(n-1)+fib_cython(n-2)
执行该单元会无缝地编译这段代码。我们为该函数使用一个稍微不同的名称，以反映出它是使用 Cython
编译的。当然，一般不需要这么做。我们可以将之前的函数替换为相同名称的已编译函数。
对它计时会得到：
1000 loops, best of 3:1.22 ms per loop
哇，几乎比最初的 Python 代码快 3 倍！我们现在比使用 BigInt 的 Julia 快 100 倍。
我们还可以尝试静态类型。使用关键字 cpdef 而不是 def 来声明该函数。它使我们能够使用相应的 C 类型来键入函数的参数。我们的代码变成了：
%%cython
cpdef long fib_cython_type(long n):
if n<2:
return n
return fib_cython_type(n-1)+fib_cython_type(n-2)
执行该单元后，对它计时会得到：
10000 loops, best of 3:36 µs per loop
太棒了，我们现在只花费了 36 微秒，比最初的基准测试快约 100 倍！这与 Julia 所花的 80 毫秒相比更出色。
有人可能会说，静态类型违背了 Python
的用途。一般来讲，我比较同意这种说法，我们稍后将查看一种在不牺牲性能的情况下避免这种情形的方法。但我并不认为这是一个问题。Fibonacci
函数必须使用整数来调用。我们在静态类型中失去的是 Python 所提供的任意精度。对于 Fibonacci，使用 C 类型 long
会限制输入参数的大小，因为太大的参数会导致整数溢出。
请注意，Julia 计算也是使用 64 位整数执行的，因此将我们的静态类型版本与 Julia 的对比是公平的。
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缓存计算
我们在保留 Python 任意精度的情况下能做得更好。fib 函数重复执行同一种计算许多次。例如，fib(20) 将调用 fib(19) 和
fib(18)。fib(19) 将调用 fib(18) 和 fib(17)。结果 fib(18) 被调用了两次。简单分析表明，fib(17) 将被调用 3
次，fib(16) 将被调用 5 次，等等。
在 Python 3 中，我们可以使用 functools 标准库来避免这些重复的计算。
from functools import lru_cache as cache
@cache(maxsize=None)
def fib_cache(n):
if n<2:
return n
return fib_cache(n-1)+fib_cache(n-2)
对此函数计时会得到：
1000000 loops, best of 3:910 ns per loop
速度又增加了 40 倍，比最初的 Python 代码快约 3,600 倍！考虑到我们仅向递归函数添加了一条注释，此结果非常令人难忘。
Python 2.7 中没有提供这种自动缓存。我们需要显式地转换代码，才能避免这种情况下的重复计算。
def fib_seq(n):
if n < 2:
return n
a,b = 1,0
for i in range(n-1):
a,b = a+b,a
return a
请注意，此代码使用了 Python 同时分配两个局部变量的能力。对它计时会得到：
1000000 loops, best of 3:1.77 µs per loop
我们又快了 20 倍！让我们在使用和不使用静态类型的情况下编译我们的函数。请注意，我们使用了 cdef 关键字来键入局部变量。
%%cython
def fib_seq_cython(n):
if n < 2:
return n
a,b = 1,0
for i in range(n-1):
a,b = a+b,a
return a
cpdef long fib_seq_cython_type(long n):
if n < 2:
return n
cdef long a,b
a,b = 1,0
for i in range(n-1):
a,b = a+b,b
return a
我们可在一个单元中对两个版本计时：
%timeit fib_seq_cython(20)
%timeit fib_seq_cython_type(20)
结果为：
1000000 loops, best of 3:953 ns per loop
10000000 loops, best of 3:51.9 ns per loop
静态类型代码现在花费的时间为 51.9 纳秒，比最初的基准测试快约 60,000（六万）倍。
如果我们想计算任意输入的 Fibonacci 数，我们应坚持使用无类型版本，该版本的运行速度快 3,500 倍。还不错，对吧？
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使用 Numba 编译
让我们使用另一个名为 Numba 的工具。它是针对部分 Python 版本的一个即时
(jit) 编译器。它不是对所有 Python 版本都适用，但在适用的情况下，它会带来奇迹。
安装它可能很麻烦。推荐使用像 Anaconda 这样的 Python 发行版或一个已安装了 Numba 的 Docker 镜像。完成安装后，我们导入它的 jit 编译器：
from numba import jit
它的使用非常简单。我们仅需要向想要编译的函数添加一点修饰。我们的代码变成了：
@jit
def fib_seq_numba(n):
if n < 2:
return n
(a,b) = (1,0)
for i in range(n-1):
(a,b) = (a+b,a)
return a
对它计时会得到：
1000000 loops, best of 3:225 ns per loop
比无类型的 Cython 代码更快，比最初的 Python 代码快约 16,000 倍！
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使用 Numpy
我们现在来看看第二项基准测试。它是快速排序算法的实现。Julia 团队使用了以下 Python 代码：
def qsort_kernel(a, lo, hi):
i = lo
j = hi
while i < hi:
pivot = a[(lo+hi) // 2]
while i <= j:
while a[i] < pivot:
i += 1
while a[j] > pivot:
j -= 1
if i <= j:
a[i], a[j] = a[j], a[i]
i += 1
j -= 1
if lo < j:
qsort_kernel(a, lo, j)
lo = i
j = hi
return a
我将他们的基准测试代码包装在一个函数中：
import random
def benchmark_qsort():
lst = [ random.random() for i in range(1,5000) ]
qsort_kernel(lst, 0, len(lst)-1)
对它计时会得到：
100 loops, best of 3:18.3 ms per loop
上述代码与 C 代码非常相似。Cython 应该能很好地处理它。除了使用 Cython 和静态类型之外，让我们使用 Numpy
数组代替列表。在数组大小较大时，比如数千个或更多元素，Numpy 数组确实比
Python 列表更快。
安装 Numpy 可能会花一些时间，推荐使用 Anaconda 或一个已安装了 Python 科学工具组合的 Docker 镜像。
在使用 Cython 时，需要将 Numpy 导入到应用了 Cython 的单元中。在使用 C 类型时，还必须使用 cimport 将它作为 C 模块导入。Numpy
数组使用一种表示数组元素类型和数组维数（一维、二维等）的特殊语法来声明。
%%cython
import numpy as np
cimport numpy as np
cpdef np.ndarray[double, ndim=1] \
qsort_kernel_cython_numpy_type(np.ndarray[double, ndim=1] a, \
long lo, \
long hi):
cdef:
long i, j
double pivot
i = lo
j = hi
while i < hi:
pivot = a[(lo+hi) // 2]
while i <= j:
while a[i] < pivot:
i += 1
while a[j] > pivot:
j -= 1
if i <= j:
a[i], a[j] = a[j], a[i]
i += 1
j -= 1
if lo < j:
qsort_kernel_cython_numpy_type(a, lo, j)
lo = i
j = hi
return a
cpdef benchmark_qsort_numpy_cython():
lst = np.random.rand(5000)
qsort_kernel_cython_numpy_type(lst, 0, len(lst)-1)
对 benchmark_qsort_numpy_cython() 函数计时会得到：
1000 loops, best of 3:1.32 ms per loop
我们比最初的基准测试快了约 15 倍，但这仍然不是使用 Python 的最佳方法。最佳方法是使用 Numpy 内置的 sort()
函数。它的默认行为是使用快速排序算法。对此代码计时：
def benchmark_sort_numpy():
lst = np.random.rand(5000)
np.sort(lst)
会得到：
1000 loops, best of 3:350 µs per loop
我们现在比最初的基准测试快 52 倍！Julia 在该基准测试上花费了 419 微秒，因此编译的 Python 快 20%。
我知道，一些读者会说我不会进行同类比较。我不同意。请记住，我们现在的任务是使用主机语言以最佳的方式排序输入数组。在这种情况下，最佳方法是使用一个内置的函数。
C. Python能不能产生微秒级别的时间戳
time.time()就可以, 乘1000就行了
>>>importtime
>>>time.time()
1509890332.4617682
D. python如何微秒级延时
python中的最小时间单位是毫秒，没办法精确到微秒
用time包的time()函数可以获得当前计算机的挂钟时间，利用它可以获得时间差
import time
time1 = time.time()
#要度量时间的程序
time2 = time.time()
print time2 - time1
E. python获取时间模块关于毫秒的求解。
通过查阅文档这一项表示的是microsecond
通过查字典microsecond表示微秒，不是毫秒，1秒=100万微秒
F. python中两个时间戳相减得到结果是不是秒数
是的。
python中的时间戳相减是微秒数，也就是千分之一秒。
时间戳字段在MySQL中经常使用到，比如需要记录一行数据创建的时间或修改的时间时，我们通常会使用时间戳即timestamp字段。
timestamp字段类型可存储时间类型数据，timestamp所能存储的时间范围为：＇1970－01－0100：00：01．000000＇到＇2038－01－1903：14：07．999999＇。
timestamp字段占用4个字节。在MySQL5．7版本，timestamp可以指定精度，即TIMESTAMP（fsp）中fsp可以指定一个介于0到6之间的可选值，以代表小数秒精度。值为0表示没有小数部分，如果省略，则默认精度为0。
(6)python微秒扩展阅读：
影响时间戳显示的参数主要有两个，分别是explicitdefaultsfortimestamp，timezone。
explicitdefaultsfor＿timestamp参数决定MySQL服务端对timestamp列中的默认值和｀NULL｀值的不同处理方法。此变量自MySQL5．6．6版本引入，分为全局级别和会话级别，可动态更新，默认值为OFF。
在默认情况下，如果timestamp列没有显式的指明null属性，那么该列会被自动加上not null属性(而其他类型的列如果没有被显式的指定not null，那么是允许null值的)。
如果往这个列中插入null值，会自动的设置该列的值为current timestamp值。
G. python时间可不可以精确到微秒
是可以的，python的time模块中时间秒数小数位数很多，精度很高。
H. python date，datetime 和time的区别
这是三个不同类型的数据，例如 2015-11-21 10:51:20：
date是日期，表示的是 2015-11-21；
datetime是日期时间，表示的是 2015-11-21 10:51:20；
time是时间，表示的是 10:51:20。
I. python如何获取数据刷新率毫秒
转换time.time()函数返回的时间浮点数，来获取当前毫秒时间。
先importtime模块。getMS函数的返回值，就是一个长度为3的毫秒时间字符串，getTime函数将这个毫秒时间与小时分钟秒合并成一个用冒号（:）分割的时间字符串。
秒，毫秒，微秒相互之间都是10^3的关系，以上代码将时间转换成微秒代码，然后用1000去取余，就得到了当前时间的微秒值。这段代码得到的是int，请按自己需要转换成string。
J. python 计算时间差秒
python 计算时间差秒：
上例演示了计算当前时间向后10小时的时间。