测算程序运行时间python，vs程序运行时间

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python中程序运行时间的计算

1、python 计算程序运行时间：760052s import time start =time.clock()#执行程序，比如计算1到100的和。

2、start=time。clock（）run_fun（）end=time。clock（）printend-start这种算法只计算了程序运行的CPU时间。

3、首先导入了 time 库。然后定义了一个递归函数 factorial，用于计算给定整数的阶乘。接着使用 time.time() 方法分别记录了程序的开始时间和结束时间，并计算二者之差，从而得出程序的运行时间。最后打印出结果和运行时间。

4、另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。执行下面的脚本可以运行该模块。这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

5、而win下time.time()和time.clock()显示系统时间都是大致过去了1秒在测量程序准确性能时应该使用哪一个呢？这要视情况而定。

用于计算给定整数的阶乘。接着使用 time.time() 方法分别记录了程序的开始时间和结束时间，并计算二者之差，从而得出程序的运行时间。最后打印出结果和运行时间。

Python 2中引入的一种新的配置日志记录的方法--用字典来保存logging配置信息。这相对于上面所讲的基于配置文件来保存logging配置信息的方式来说，功能更加强大，也更加灵活，因为我们可把很多的数据转换成字典。

首先，我们可以使用快速然而粗糙的工具：古老的unix工具time，来为我们的代码检测运行时间。上面三个输入变量的意义在文章 stackoverflow article 中有详细介绍。

repeat() 方法返回以秒记录的每个测试循环的耗时列表。

这个分类基本上可以归根于类库的兼容性和速度。这篇文章将聚焦于一些通用代码的优化技巧以及编译成C后性能的显著提升，当然我也会给出三大主要python流派运行时间。

准备请选择以下任一种方式输入命令安装依赖： Windows 环境打开 Cmd (开始-运行-CMD)。 MacOS 环境打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。

start=time。clock（）run_fun（）end=time。clock（）printend-start这种算法只计算了程序运行的CPU时间。

使用timeit模块另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。执行下面的脚本可以运行该模块。这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

next() 方法用于获取默认的下次执行时间（UTC 时间），然后通过 datetime.datetime.fromtimestamp() 将其转换为本地时间。运行示例代码后，你将会看到输出的下次执行时间。请确保你的系统时间设置正确，以便正确显示本地时间。

以上代码中，首先导入了 time 库。然后定义了一个递归函数 factorial，用于计算给定整数的阶乘。接着使用 time.time() 方法分别记录了程序的开始时间和结束时间，并计算二者之差，从而得出程序的运行时间。

end = time.clock()print(Running time： %s Seconds%(end-start))#其中end-start就是程序运行的时间，单位是秒。

time()函数，获取系统时间，许多依赖于time()计算超时的程序，在修改系统时间后一般都不能正常运行。因此本人推荐：windows下：计算绝对时间QueryPerformanceCount/QueryPerformanceFrequency.cpu脉冲计数/ cpu频率，获得开机以来的秒数。

但递归算法解题的运行效率较低。所以一般不提倡用递归算法设计程序。(4) 在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等。所以一般不提倡用递归算法设计程序。

在每个循环迭代中，n 增加1，同时阶乘数 factorial 被乘以 n。然后将 factorial 加到总和 total 中。当总和大于9999时，while 循环结束，最后输出 n 的值，这就是满足条件的最大整数。

在程序最开始的地方获取一下系统当前时间并保存；在程序结束的地方获取一下系统当前时间并保存；两者相减即为程序运行时间，将其打印出来便可。

1、你在python的安装目录下找pip，之后放到path里面去，之后运行pip--help去看详细的命令介绍，很简单的PS：如果在windows下，python包安装会很费劲，不是少了...防抓取，突袭网提供内容，请查看原文。

2、Python 有一个方便的 min 函数可以把输入的列表返回成最小值，如： min(t.repeat(3， 1000000))你可以在命令行使用 timeit 模块来测试一个已存在的 Python 程序，而不需要修改代码。再给你个例子，你就知道怎么做了。

3、往往需要比较软件间的重现性，运行速度等，因此查阅了python中程序运行时间计算的各种方法。

4、就以往的经验来看，python脚本使用统计时间的方式是time clock()，而这种方式统计的是CPU的执行时间，不是程序的执行时间。

5、输出结果：共耗时： 0.65634秒使用timeit模块另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。执行下面的脚本可以运行该模块。这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

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