我正在linux/macOS/Windows上部署,最近意识到windows上的time.time()不能给我足够的精度,所以我正在考虑切换到time.perf_counter()。我看到docs for perf表明它没有定义的零时间,应该只用于量化增量。对于我的使用来说,这在很大程度上是可以的,除了我的应用程序通过多进程模块产生多个进程,并且我希望能够在单独的</em
我用的是Jupyter笔记本。我在试着测量用蟒蛇计算阿伏加德罗的数量需要多长时间。我发现time.perf_counter()和time.process_time()模块对这类工作很有用。这是我的代码。def AvogadroCounting(): while i <= a:
t_fract = time.perf_counter() #time to count fraction
我需要实现对复杂类的数组的搜索功能,但当我切换到多线程时,我发现它变得比以前更糟糕了! res = t.search_multi_thread(sample, 65)
t2 = time.perf_counterprint(F'Elapsed time to search with multiple thread = {t2 - t1}