Python Wallclock Time：測量程序中代碼執行的實際時間

一、介紹

Wallclock time（也稱為Wall time）是指從程序開始運行到程序結束的實際時間，它包括了CPU執行時間以及其他因素（如I/O操作和等待時間）所消耗的時間。在Python中，我們可以使用多種方式來測量代碼執行的Wall time，以此來評估程序的性能和效率。本文將介紹Python中測量Wall time的方法，以及如何使用它們來優化代碼。

二、使用Python內置模塊time來測量Wall time

Python內置模塊time提供了測量程序Wall time的方法。其中，time.time()函數返回當前時間戳，可以用於測量程序的時間。下面是一個使用time.time()函數來計算函數執行時間的示例代碼：

import time

start_time = time.time()

# 運行代碼

end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time
print(total_time)

在上面的代碼中，start_time和end_time分別表示代碼運行前和運行後的時間戳，total_time則是它們的差值，即代碼運行的時間。

三、使用Python內置模塊datetime來測量Wall time

Python內置模塊datetime也提供了測量程序Wall time的方法。其中，datetime.now()函數返回當前的日期和時間，可以用於測量程序的時間。下面是一個使用datetime.now()函數來計算函數執行時間的示例代碼：

import datetime

start_time = datetime.datetime.now()

# 運行代碼

end_time = datetime.datetime.now()
total_time = end_time - start_time
print(total_time.total_seconds())

在上面的代碼中，start_time和end_time分別表示代碼運行前和運行後的日期和時間，total_time則是它們的差值，即代碼運行的時間。注意，通過調用total_seconds()方法，我們可以將時間差轉為秒數。

四、使用Python內置模塊timeit來測量Wall time

Python內置模塊timeit提供了一種簡單的方法來測量代碼的執行時間，同時消除了一些因為系統負載和I/O操作等因素所產生的誤差。使用timeit的最簡單方式是將待測試代碼作為字符串傳遞給timeit方法。下面是一個使用timeit來計算函數執行時間的示例代碼：

import timeit

def my_func():
    # 運行代碼
    
total_time = timeit.timeit(stmt=my_func, number=10000)

print(total_time)

在上面的代碼中，我們將待測試的函數my_func以字符串形式傳遞給timeit方法的stmt參數，並通過number參數指定了執行次數。timeit方法會自動調用該函數並測量其運行時間。total_time則是所有運行時間的總和。

五、總結

在本文中，我們介紹了Python中測量程序Wall time的三種方式：使用time模塊、使用datetime模塊以及使用timeit模塊。選擇哪種方式取決於需要測量的程序和使用場合。在實際應用中，我們應該根據具體情況選擇最適合的方法，並將其用於程序的調試和優化中，以提高程序的性能和效率。