Python 中的定时器函数

大多数经过时间测量都应使用 time.perf_counter()；如果要测量当前进程消耗的 CPU 时间，则使用 time.process_time()。time 模块还提供 time.time()，用于获取系统时钟时间戳；time.monotonic() 则适用于不应受系统时钟调整影响的经过时间测量。每种计时方式都遵循同一模式：记录开始读数，执行待测工作，再记录结束读数，最后用结束读数减去开始读数。以下代码仅用于说明模式；测得的时长会因机器和每次运行而异。

使用 time.time() 测量墙上时钟时间

time.time() 返回当前系统时钟时间，即自 Unix 纪元（1970 年 1 月 1 日 UTC 00:00:00）以来经过的秒数。需要保存、显示时间戳，或将它与另一个时间戳比较时，可以使用此函数。由于它遵循系统时钟，操作系统或用户调整时钟后，读数也可能发生变化。因此，它不适合作为测量短时间间隔的默认选择：两次读数之间若发生时钟调整，计算出的差值就可能失真。

运行以下示例：

本节中的代码以及显示的标签或输出仍为英文。

import time

start = time.time()
total = sum(range(1, 1001))
end = time.time()

print(f"sum={total}")
print(f"elapsed={end - start:.6f} seconds")

第一行输出的是确定的求和结果；第二行是测得的时长，会因运行情况而异。请将要测量的代码放在两次读数之间，这样两者相减所得的时长才对应预期的工作内容。

使用 time.process_time() 测量 CPU 时间

time.process_time() 测量当前进程消耗的 CPU 时间。它不包括休眠、等待输入、等待网络响应或等待其他进程所花的时间。若要估算代码实际占用了多少处理器时间，应使用此函数；若要测量用户等待操作完成的总时长，则应使用经过时间计时方式。用结束读数减去开始读数，就能得到两次读数之间这段工作的 CPU 耗时。

本节中的代码以及显示的标签或输出仍为英文。

import time

start = time.process_time()
total = sum(number * number for number in range(100_000))
cpu_seconds = time.process_time() - start
print(f"sum={total}; CPU time={cpu_seconds:.6f} seconds")

如果任务经常处于等待状态，其 CPU 耗时可能远短于经过时间。这个差值有助于区分计算和等待，但仅凭它无法确定进程具体在等待什么。

使用 time.perf_counter() 测量经过时间

time.perf_counter() 是用于测量经过时间间隔的高分辨率单调时钟。它的起点未指定，因此应使用两次读数之差，不要把单次读数解释为日期或时间戳。与进程 CPU 时间不同，经过时间包括休眠和等待所花的时间。它既适用于短函数，也适用于较长的操作；精度高并不意味着只能用来测量小型进程。

本节中的代码以及显示的标签或输出仍为英文。

import time

start = time.perf_counter()
time.sleep(0.1)
elapsed = time.perf_counter() - start
print(f"elapsed={elapsed:.3f} seconds")

测得的时长通常会接近指定的休眠时长，但调度和系统负载也可能增加耗时。进行基准测试时，应在相近条件下重复测量可比的工作并比较结果，而不要把单次读数当作保证值。

使用 time.monotonic() 测量经过时间

time.monotonic() 同样使用单调时钟测量经过时间；系统时钟更新不会使它倒退。它的参考起点没有定义，因此只有两次读数之差才有意义。当墙上时钟发生变化不应影响计算时，可以用它设置超时截止时间或检查经过的时长。它不会根据外部时钟变化调整读数，而是在测量时间间隔时避开这些变化的影响。

本节中的代码以及显示的标签或输出仍为英文。

import time

start = time.monotonic()
time.sleep(0.1)
elapsed = time.monotonic() - start
print(f"elapsed={elapsed:.3f} seconds")

需要 Unix 时间戳时，选择 time.time()；需要测量进程消耗的 CPU 时间时，选择 time.process_time()；测量一般的经过时间时，选择 time.perf_counter()。如果时间间隔或超时计算必须不受系统时钟变化影响，则选择 time.monotonic()。无论使用哪种函数，两次读数之间的代码决定了实际测量的工作范围。