Question

是否有一个简单的方法/模块正确测量python中的已用时间？我知道我可以简单地调用time.time()两次并采取差异，但如果系统时间改变，那将产生错误的结果。当然，这不会经常发生，但它确实表明我在测量错误的东西。

当您考虑它时，使用time.time()来衡量持续时间是非常迂回的。您可以通过持续时间测量（由计时器执行）和已知绝对时间（手动设置或通过ntp设置）构建两个绝对时间测量值的差值，您根本不感兴趣。

那么，有没有办法直接查询这个“计时器时间”？我想它可以表示为没有有意义的绝对表示的毫秒或微秒值（因此不需要用系统时间进行调整）。看一下似乎这正是System.nanoTime()在Java中的作用，但我没有找到相应的Python函数，即使它应该（在硬件技术上）比time.time()更容易提供。

编辑：为了避免混淆并解决以下答案：这不是关于DST更改，我也不想要CPU时间 - 我想要经过的物理时间。它不需要非常细粒度，甚至不是特别准确。它只是因为有人决定将系统时钟设置为不同的值，所以不应该给我负的持续时间或者持续时间偏离几个数量级（高于粒度）。以下是Python文档关于'time.time（）'的说法：

"While this function normally returns non-decreasing values, it can return a lower value than a previous call if the system clock has been set back between the two calls"

这正是我想要避免的，因为它可能导致奇怪的事情，如时间计算中的负值。我现在可以解决这个问题，但我认为在可行的情况下学习使用适当的解决方案是一个好主意，因为有一天克拉奇会回来咬你。

Edit2：一些研究表明，你可以通过使用GetTickCount64（）在Windows中获得我想要的系统时间独立测量，在Linux下你可以在times（）的返回值中得到它。但是，我仍然找不到在Python中提供此功能的模块。

Answer 1

要测量经过的CPU时间，请查看time.clock()。这相当于Linux的times()用户时间字段。

要进行基准测试，请使用timeit。

如果平台支持，datetime module，which is part of Python 2.3+也有微秒时间。

示例：

>>> import datetime as dt
>>> n1=dt.datetime.now()
>>> n2=dt.datetime.now()
>>> (n2-n1).microseconds
678521
>>> (n2.microsecond-n1.microsecond)/1e6
0.678521
ie, it took me .678521 seconds to type the second n2= line -- slow
>>> n1.resolution
datetime.timedelta(0, 0, 1)
1/1e6 resolution is claimed.

如果您担心系统时间更改（来自DS - ＆gt; ST），只需检查datetime返回的对象。可能，系统时间可能会从NTP参考调整进行小幅调整。 This should be slewed，更正为applied gradually，但ntp sync beats可能会对非常小（毫秒或微秒）的时间参考产生影响。

如果您想要某种解决方案，也可以参考Alex Martelli's C function。我不会走得太远，不能重新发明轮子。准确的时间是基本的，大多数现代操作系统都做得很好。

修改

根据您的说明，如果系统的时钟发生变化，您需要进行简单的侧面检查。只需与友好的本地ntp服务器进行比较：

import socket import struct import time ntp="pool.ntp.org" # or whatever ntp server you have handy client = socket.socket( socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM ) data = '\x1b' + 47 * '\0' client.sendto( data, ( ntp, 123 )) data, address = client.recvfrom( 1024 ) if data: print 'Response received from:', address t = struct.unpack( '!12I', data )[10] t -= 2208988800L #seconds since Epoch print '\tTime=%s' % time.ctime(t)

NTP在互联网上精确到毫秒，并具有2-32秒（233皮秒）的分辨率表示分辨率。应该够好吗？

请注意NTP 64位数据结构will overflow in 2036 and every 136 years thereafter - 如果您真的需要强大的解决方案，请更好地检查溢出...

Answer 2

Python 3.3在标准库中添加了monotonic timer，这正是我正在寻找的。感谢Paddy3118在"How do I get monotonic time durations in python?"中指出这一点。

Answer 3

您似乎要寻找的是monotonic timer。 monotonic time reference不会跳跃或倒退。

已经有多次尝试基于它的OS引用为Python实现跨平台单调时钟。（Windows，POSIX和BSD完全不同）请参阅this SO post中的单调时间的讨论和一些尝试。

大多数情况下，你可以使用os.times（）：

os.times（）

返回5元组的浮点数表示   累积（处理器或其他）时间，以秒为单位。这些项目是：   用户时间，系统时间，孩子的用户时间，孩子的系统时间，   并且从过去的固定点开始，以该顺序经过实时。   请参阅Unix手册页时间（2）或相应的Windows   平台API文档。在Windows上，只有前两个项目   填补，其他人为零。

可用性：Unix，Windows

但这并没有填补Windows上所需的实时（第五元组）。

如果您需要Windows支持，请考虑ctypes，您可以直接调用GetTickCount64（），就像this recipe中所做的那样。

Answer 4

>>> import datetime
>>> t1=datetime.datetime.utcnow()
>>> t2=datetime.datetime.utcnow()
>>> t2-t1
datetime.timedelta(0, 8, 600000)

使用UTC可避免由于夏令时而导致时钟移动的那些令人尴尬的时期。

至于使用替代方法而不是减去两个时钟，请注意操作系统实际上包含一个从PC中的硬件时钟初始化的时钟。现代OS实现还将使该时钟与某些官方源同步，以使其不会漂移。这比PC可能正在运行的任何间隔计时器准确得多。

Answer 5

您在编辑中声明的示例函数有两个完全不同的东西：

Linux times()以CPU毫秒返回处理时间。 Python的等价物是time.clock（）或os.times()。
Windows GetTickCount64()返回系统正常运行时间。

虽然可以使用两个不同的功能（可能）来揭示使用这些方法“打嗝”的系统时钟：

<强>首先

您可以同时使用time.time()的系统时间和time.clock()的CPU时间。由于挂钟时间总是大于或等于CPU时间，因此丢弃两个time.time()读数之间的间隔小于配对time.clock()检查读数的任何测量值。

示例：

t1=time.time()
t1check=time.clock()

# your timed event...    

t2=time.time()
t2check=time.clock()

if t2-t1 < t2check - t1check:
    print "Things are rotten in Denmark"
    # discard that sample
else:
    # do what you do with t2 - t1...

<强>第二

如果您担心系统的时钟，那么获得系统正常运行时间也很有希望，因为在大多数情况下，用户重置不会重置正常运行时间滴答计数。（我知道......）

现在更难的问题是：以独立于平台的方式获得系统正常运行时间 - 特别是在没有产生新外壳的情况下 - 以亚秒精度。嗯...

最好的选择可能是psutil。 Browsing the source，他们使用uptime = GetTickCount() / 1000.00f;用于Windows，sysctl "kern.boottime"用于BSD / OS X等。不幸的是，这些都是1秒的分辨率。

Answer 6

from datetime import datetime
start = datetime.now()
print 'hello'
end = datetime.now()
delta = end-start
print type(delta)
<type 'datetime.timedelta'>
import datetime
help(datetime.timedelta)
...elapsed seconds and microseconds...

Answer 7

在Python 3.3+中使用time.monotonic之后，我发现在Mac上它运行良好，从未退步。在使用GetTickCount64（）的Windows上，它很少会大量向后退（出于我的程序的目的，超过5.0）添加包装程序可以防止单调向后退：

with a_lock:
    original_value = time.monotonic()
    if original_value < last_value:
        # You can post a metric here to monitor frequency and size of backward jumps
        offset = last_value - original_value
    last_value = original_value
    return offset + original_value

它多久退一次？数天之内，数百万台计算机可能只有几次，而仅在Windows上又如此。抱歉，我没有跟踪Windows的版本。如果人们愿意，我可以稍后再更新。

测量python中的已用时间

7 个答案: