Question

我已经将一些代码放在一起来完成我的工作。它工作正常，但它需要每4或5秒工作一次。因此，考虑到4-5secs规则，我已将以下代码添加到现有代码中。

#my code starts
import time, json, requests
start = time.process_time()

--- def 2 functions and do something with them ---

while True:
   with open('out.txt', 'a') as f:
        print("the result") +
              time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',
                            time.localtime(time.time())), file=f)
  print(time.process_time() - start)
  time.sleep(2)

使用这个添加的代码，我在开头定义一个名为start的变量，并使用time.process_time() - start从最后的当前时间中扣除此变量。这样我就可以计算从一开始就经过了多少秒。由于此代码的结果：

print(time.process_time() - start)

我在终端窗口看到平均1.1秒的时间。

因此，在2秒的睡眠时间后，此代码再次运行，需要1.1平均。完成并将新结果和当前时间附加到out.txt文件。

我的问题是：

我希望out.txt行结束时的时间比前一行（2秒睡眠时间加上1.1运行时间）大3.1秒，但它让我在行之间有10秒的差异，这是我无法理解的。

为什么我在两个结果之间得到10秒的差异，如何将其减少到3.1秒？

Answer 1

我不确定你要在这里完成什么，但我很确定process_time不是你想要用它的功能。该函数返回：

...当前进程的系统和用户CPU时间之和的值（以小数秒为单位）。它不包括睡眠时间。

所以，如果你做了1.1秒的工作并且睡了2秒钟，你会得到大约1.1而不是3.1，就像你看到的那样。¹如果你想要步行时间，而不是处理器时间，不要使用此功能。

应该使用什么？这取决于你想要做什么。如果您想对代码进行基准测试，请使用timeit。要进行性能分析，请使用profile。对于通用挂钟时间处理，您通常需要datetime。如果您想要一个进程内作业调度程序，PyPI上有很多选择，具有不同的优点和缺点。 time模块具有构建其他模块所需的大部分低级内容，以及在熟悉处理struct tm之类的情况下模拟C API的函数，否则它通常不应该是你看的第一个地方。但是，如果你想在这里使用time，我怀疑你想要time或monotonic，而不是process_time。

<子> 1。我不知道为什么你得到10秒。但是在你发布的代码中，你实际上并没有通过while True:循环重复慢速工作，你只是在文件中写一行并再次睡2秒。所以我假设你的真实代码有很大不同，我们正在寻找的是这些差异的一部分。

工作的累计时间？

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