程序阻塞和性能測量

35程序阻塞和性能測量《Python開發(fā)技術應用》要統(tǒng)計一個程序或程序中的一個片段的運行時間，可以在其執(zhí)行的前后各調用一次time.time()函數(shù)，記錄下當時的時間，然后相減，就能求出它運行的時間。importtimestart=time.time()#記錄開始時間primes=[]n=int(input('輸入N：'))foriinrange(1,n+1,2):forjinrange(3,int(i**0.5)+1,2):ifi%j==0:breakelse:

primes.append(i)print(f'總共找到了{len(primes)}個素數(shù):',primes)end=time.time()#記錄結束時間print(f'總共耗時{end-start}秒！')1675436744.018775(2023-02-0323:05:44)1675436752.580325(2023-02-0323:05:52)1675436752.580325-1675436744.018775=8.561540運行時間測量的基本方法time.time()實際是獲取當前的系統(tǒng)時間，一般來自于實時時鐘，如果統(tǒng)計期間系統(tǒng)時間變了（比如人為設置或NTP自動同步）結果也會受影響，所以要得到更客觀的時間間隔，應該使用time.perf_counter()函數(shù)。time.perf_counter()函數(shù)以CPU的時鐘周期為參照系，不受系統(tǒng)時間影響，首次調用時，perf_counter()函數(shù)會隨機找一個時間點作為基準值，然后返回基準值和當前時間點的差值；若再次調用perf_counter()函數(shù)，會重復使用同一個基準值，獲得新的時間差值。同一個基準值得到的兩個時間差值相減，就是程序運行的時長。用CPU時間進行測量用time.perf_counter()函數(shù)只能得到程序執(zhí)行的時間跨度，可理解為工期?，F(xiàn)代操作系統(tǒng)都是多用戶、多任務，系統(tǒng)內核會對多個程序進行調度，為它們合理分配CPU時間。因此，執(zhí)行的工期和實際消耗的CPU時間往往有偏差。如果關心實際消耗的CPU時間，可以使用下面兩個函數(shù)：cess_time()-基于進程為單位的CPU時鐘參考值time.thread_time()-基于線程為單位的CPU時鐘參考值線程是比進程更小的執(zhí)行單元，得到的結果可能更精確。因為進程的創(chuàng)建、維護本身還會消耗CPU時間?；谶M程和基于線程的時間參考值os.sleep(second:float)函數(shù)的作用是讓當前的Python程序阻塞指定的時間，單位是秒。下面用perf_counter()和thread_time()函數(shù)對比在阻塞一定時間的情況下的差異。importtimestart=time.perf_counter()primes=[]n=100time.sleep(3)#暫停3秒foriinrange(1,n+1,2):forjinrange(3,int(i**0.5)+1,2):ifi%j==0:breakelse:

primes.append(i)print(f'總共找到了{len(primes)}個素數(shù)。')end=time.perf_counter()print(f'總共耗時{end-start}秒！')importtimestart=time.thread_time()primes=[]n=100time.sleep(3)#暫停3秒foriinrange(1,n+1,2):forjinrange(3,int(i**0.5)+1,2):ifi%j==0:breakelse:

primes.append(i)print(f'總共找到了{len(primes)}個素數(shù)。')end=time.thread_time()print(f'總共耗時{end-start}秒！')執(zhí)行結果：總共找到了25個素數(shù)?？偣埠臅r3.0146766000252683秒！執(zhí)行結果：總共找到了25個素數(shù)?？偣埠臅r0.0秒！基于進程和基于線程的時間參考值【習題】：對于求N以內所