Python3.7中time模块的time()、perf_counter()和process_time()的区别（转）

1. time.time()方法

返回自纪元以来的秒数作为浮点数，但是时期的具体日期和闰秒的处理取决于使用的平台。比如：在Windows和大多数Unix系统上，纪元是1970年1月1日00:00:00（UTC），并且闰秒不计入自纪元以来的秒数，这也通常被称为Unix时间。我们要可以通过gmtime(0)查看自己平台上的纪元。
注意，即使时间总是作为浮点数返回，但并非所有系统都提供的精度高于1秒，而且更改系统的时间会影响time()的值。虽然此函数通常返回非递减值，但如果在两次调用之间设置了系统时钟，则它可以返回比先前调用更低的值。
time()返回的数字可以转换为更常见的时间格式（即年，月，日，小时等），方法是将其传递给gmtime（）函数或在本地时间传递给本地时间（ ）功能。在这两种情况下都返回struct_time对象，可以从该对象作为属性访问日历日期的组件。
所以我们通常用time()来做时间的格式输出，也会用在一些测试代码时间上面。在我们测试代码的时候需要调用两次，做差值，注意它会把sleep()的时间也算进去。（具体场景有知道的小伙伴欢迎留言分享）

2. time.perf_counter()方法

返回性能计数器的值（以小数秒为单位）作为浮点数，即具有最高可用分辨率的时钟，以测量短持续时间。 它确实包括睡眠期间经过的时间，并且是系统范围的。
通常perf_counter()用在测试代码时间上，具有最高的可用分辨率。不过因为返回值的参考点未定义，因此我们测试代码的时候需要调用两次，做差值。
perf_counter()会包含sleep()休眠时间，适用测量短持续时间

3. time.process_time()方法

返回当前进程的系统和用户CPU时间总和的值（以小数秒为单位）作为浮点数。
通常time.process_time()也用在测试代码时间上，根据定义，它在整个过程中。返回值的参考点未定义，因此我们测试代码的时候需要调用两次，做差值。
注意process_time()不包括sleep()休眠时间期间经过的时间。

4. 三者比较

1. 除了time模块，Python还提供了timeit模块。timeit模块提供了一种简单的方法来计算一小段Python代码，比如一些循环或者正则匹配。 timeit既有命令行界面，也有可调用界面。 避免了许多用于测量执行时间的常见陷阱。可以用于基准测试/分析目的的代码块。
   具体的用法：更多用法可以查看timeit官方文档

3. time()精度上相对没有那么高，而且受系统的影响，适合表示日期时间或者大程序程序的计时。
4. perf_counter()适合小一点的程序测试，会计算sleep()时间。
5. process_counter()适合小一点的程序测试，不会计算sleep()时间。
   此外Python3.7开始还提供了以上三个方法精确到纳秒的计时。分别是：
   time.perf_counter_ns()
time.process_time_ns()
time.time_ns()
   注意这三个精确到纳秒的方法返回的是整数类型。
6. 以前还有一个clock()方法，尽管现在这个方法还能用，但是这个方法在Python3.8中会被废除掉了，所以这里就不过多介绍。

Python3.7中time模块的time()、perf_counter()和process_time()的区别（转）

原文：https://www.cnblogs.com/Cody-map-01/p/14107258.html