time.perf_counter()和time.process_time()有什么区别？

Question

我用的是Jupyter笔记本。我在试着测量用蟒蛇计算阿伏加德罗的数量需要多长时间。我发现time.perf_counter()和time.process_time()模块对这类工作很有用。所以我尝试了这两种方法，但结果完全不同。是什么造成了这种不同？这是我的代码。

import time

a = 10 ** 5

def AvogadroCounting():
    i = 0
    while i <= a:
        i += 1

AvogadroCounting()

t_fract = time.perf_counter()  #time to count fraction of avogadro's number in Seconds


print(t_fract, 'secs')

我的笔记本有693920.393636181秒。

import time

a = 10 ** 5

def AvogadroCounting():
    i = 0
    while i <= a:
        i += 1

AvogadroCounting()

t_fract =  time.process_time()  #time to count fraction of avogadro's number in Seconds


print(t_fract, 'secs')

这有2048.768273秒的时间。

Answer 1

time.perf_counter() time.process_time() 会在睡眠期间继续工作，而 则不会。

time.perf_counter()→浮点数

返回性能计数器的值(以小数秒为单位)，即具有最高可用分辨率的时钟，用于测量短持续时间。It 包括睡眠期间经过的时间，并且是系统范围的。返回值的参考点未定义，因此只有连续调用的结果之间的差异才有效。

time.process_time()→浮点数

返回当前进程的系统和用户CPU时间之和的值(以小数秒为单位)。It 不包括睡眠期间经过的时间。根据定义，它是进程范围的。返回值的参考点未定义，因此只有连续调用的结果之间的差异才有效。

请参阅official documentation

import time

def pc():
    start = time.perf_counter()
    time.sleep(1)
    print(time.perf_counter()-start)

def pt():
    start = time.process_time()
    time.sleep(1)
    print(time.process_time()-start)

pc()  # 0.99872320449432
pt()  # 0.0

Answer 2

perf_counter()应该测量进程实际花费的时间，就像您使用秒表一样。

process_time()会给出计算机在当前进程中花费的时间，有操作系统的计算机通常不会在任何给定的进程上花费100%的时间。此计数器不应计算cpu运行任何其他任务的时间。

大多数情况下，perf_counter可能更可取，但如果您想比较代码效率，process_time可能会很有用。