一、perf_counter函数概述
Python中的perf_counter()函数是一种性能计数器，用于返回当前进程执行CPU的累计时间。但是需要注意的是，perf_counter()函数返回的结果是受系统时钟影响的，因此不应该将其作为系统时间使用。但是在进行性能分析时，perf_counter()函数非常有用。
import time
start = time.perf_counter()
# do something
elapsed = time.perf_counter() - start
print(f"Time Elapsed: {elapsed:0.6f} seconds")上面的代码就是perf_counter函数的最基本使用方法，可以通过计算代码块的执行时间来进行性能测试。这个timer可以用来计算Python代码块执行的时间（以秒为单位）。perf_counter()精确度适用于许多用途，包括跟踪函数的执行时间以及计算时间间隔。
二、与time()函数的比较
在Python中，我们还可以使用time()函数来计算时间。然而，与time()不同，perf_counter()在系统睡眠时不会受到影响。因此，CPU时间可以更准确地测量，以进行性能检测。
import time
start = time.time()
# do something
elapsed = time.time() - start
print(f"Time Elapsed: {elapsed:0.6f} seconds")通过上述代码，我们可以看出，time()返回的是自1970年1月1日以来经过的秒数，是一个浮点数。而perf_counter()函数返回的是一个相对值，适用于测量时间差。
三、使用perf_counter实现秒表功能
在某些情况下，我们需要以一定的时间间隔进行一些操作。这时候，我们可以使用perf_counter()函数来实现秒表功能。
import time
start = time.perf_counter()
while True:
time.sleep(1)
elapsed = time.perf_counter() - start
print(f"Time Elapsed: {elapsed:.2f}")上述代码中，我们使用了无限循环和time.sleep()函数来暂停代码块的执行。我们计算了从代码块运行开始到当前时间为止经过的时间，并将其打印输出。当我们需要定期执行操作时，这段代码会很有用。
四、并行性能测试
在进行并行编程时，perf_counter()函数非常有用。我们可以使用time()函数来计算并行操作的总时间。但是我们要知道，并行性能测试可能导致时间很难精确衡量，因此可以使用perf_counter()来获得更准确的时间。
import time
import threading
start = time.perf_counter()
def target_function():
print("executing thread")
time.sleep(2)
print("thread executed")
threads = []
for i in range(4):
t = threading.Thread(target=target_function)
threads.append(t)
t.start()
for thread in threads: # 等待所有线程执行完毕
thread.join()
elapsed = time.perf_counter() - start
print(f"Time Elapsed: {elapsed:0.6f} seconds")在上述代码中，我们创建了4个线程，并在每个线程中执行指定函数。我们等待所有线程执行完毕，并计算执行时间。当我们并发执行多个操作时，perf_counter()函数非常有用。
五、结语
Python中的perf_counter()函数是一个非常有用的工具，它可以帮助我们计算代码块执行的时间并进行性能测试。虽然它并不适用于所有时间测量应用，但它是测量代码块的执行时间和性能的首选工具。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/199447.html
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