Windows上的Python CPU时间

Question

我正在寻找一种方法来测量我的 python 程序部分的 CPU 时间。我环顾四周，似乎一直在测量我能找到的测量窗户上挂钟时间的功能。有没有办法在 windows 上为 python 测量 CPU 时间？谢谢。

Answer 1

time.process_time()

https://www.python.org/dev/peps/pep-0418/

新的 time.process_time() 函数充当便携式计数器， 总是测量 CPU 时间（不包括睡眠期间经过的时间）并且有 最佳可用分辨率。

较早的答案适用于任何想要使用 timeit() 来平均的人：

我最近在学习 Python 时写了这篇文章。这是一个 timeit.Timer 类迭代 timeit() 函数进行平均；在我的研究中，时间似乎很容易搞砸，而 timeit() 显然很难开始工作（尽管更容易在命令行上工作）。这行得通。

另请注意，此答案表明对于 Python 3.3+，最好的选择是 time.process_time()，并提醒 .default_timer() 是挂钟时间：

https://stackoverflow.com/a/15176730/3981745

""" Sum a range with timing/comparisons.

    - Manually summing from low..high : a beginner's loop with no algorithms experience
    - Python's sum() - does the same thing for an "efficient" programmer
    - Fast sum - a programmer with math focus 
    - Timing calls (easy to do wrong)

    This is a trivial formula to demonstrate what a little math can do; for games this type of optimization is critical. It could probably be even more optimized.
"""

def slow_way(lo, hi):
    s=0
    for i in range(lo, hi+1):
        s+=i
    return s

def fast_way(lo, hi):
    lph=lo+hi        # lo plus hi
    hmlpo=hi-lo+1    # hi minus lo plus one
    pairs=hmlpo//2

    #print("-", lo,hi,pairs, pairs*lph, (lo+pairs)*(hmlpo%2))

    return (pairs*lph + (lo+pairs)*(hmlpo%2))

import timeit
# 'builtin' hack doesn't seem to work
#import __builtin__
#__builtin__.__dict__.update(locals()) 

ranges=[]
ranges.append((1,10,))
ranges.append((2,10,))
ranges.append((3,10,))
ranges.append((4,10,))
ranges.append((5,10,))
ranges.append((32,10032,))

print("Calculation check...")
print("slow : sum : fast : should all match")
for tupl in ranges:
    l=tupl[0]; h=tupl[1]
    print("{} : {} : {}".format(slow_way(l,h), sum(range(l, h+1)), fast_way(l,h)))

iters=100000
print("-"*20 +"\nTime compare ({} iterations) : lower is better".format(iters))
slow=timeit.Timer("slow_way(1,101)", "from __main__ import slow_way")
print("slow: {0:.6f}".format(slow.timeit(number=iters)))

# functions include last number, range should be +1
s=timeit.Timer("sum(range(1,102))", "")
print(" sum: {0:.6f}".format(s.timeit(number=iters)))

fast=timeit.Timer("fast_way(1,101)", "from __main__ import fast_way")
print("  fast: {0:.6f}".format(fast.timeit(number=iters)))

输出

Calculation check...
slow : sum : fast : should all match
55 : 55 : 55
54 : 54 : 54
52 : 52 : 52
49 : 49 : 49
45 : 45 : 45
50325032 : 50325032 : 50325032
--------------------
Time compare (100000 iterations) : lower is better
slow: 4.719885
 sum: 0.963886
  fast: 0.343524

Answer 2

time.clock()

在 Windows 上，您可以使用 time.clock()，它基本上使用来自 Windows API 的 QueryPerformanceCounter()。

查询性能计数器（）：

检索性能计数器的当前值，这是一个高分辨率 (

这里是来自 python 文档的 time.clock 的详细解释：

在 Unix 上，将当前处理器时间作为浮点数返回，以秒为单位。精度，实际上是“处理器时间”含义的定义，取决于同名 C 函数的精度，但无论如何，这是用于对 Python 或计时算法进行基准测试的函数。 在 Windows 上，此函数根据 Win32 函数 QueryPerformanceCounter() 返回自第一次调用此函数以来经过的挂钟秒数，作为浮点数。分辨率通常优于 1 微秒。

时间

如果您需要更准确的信息，请访问 timeit。这个答案解释了timeit的好处：https://stackoverflow.com/a/17579466/2394967