詳解Python中的perf_counter函數

一、perf_counter函數概述

Python中的perf_counter()函數是一種性能計數器，用於返回當前進程執行CPU的累計時間。但是需要注意的是，perf_counter()函數返回的結果是受系統時鐘影響的，因此不應該將其作為系統時間使用。但是在進行性能分析時，perf_counter()函數非常有用。

import time

start = time.perf_counter()

# do something

elapsed = time.perf_counter() - start
print(f"Time Elapsed: {elapsed:0.6f} seconds")

上面的代碼就是perf_counter函數的最基本使用方法，可以通過計算代碼塊的執行時間來進行性能測試。這個timer可以用來計算Python代碼塊執行的時間（以秒為單位）。perf_counter()精確度適用於許多用途，包括跟蹤函數的執行時間以及計算時間間隔。

二、與time()函數的比較

在Python中，我們還可以使用time()函數來計算時間。然而，與time()不同，perf_counter()在系統睡眠時不會受到影響。因此，CPU時間可以更準確地測量，以進行性能檢測。

import time

start = time.time()

# do something

elapsed = time.time() - start
print(f"Time Elapsed: {elapsed:0.6f} seconds")

通過上述代碼，我們可以看出，time()返回的是自1970年1月1日以來經過的秒數，是一個浮點數。而perf_counter()函數返回的是一個相對值，適用於測量時間差。

三、使用perf_counter實現秒錶功能

在某些情況下，我們需要以一定的時間間隔進行一些操作。這時候，我們可以使用perf_counter()函數來實現秒錶功能。

import time

start = time.perf_counter()

while True:
    time.sleep(1)
    elapsed = time.perf_counter() - start
    print(f"Time Elapsed: {elapsed:.2f}")

上述代碼中，我們使用了無限循環和time.sleep()函數來暫停代碼塊的執行。我們計算了從代碼塊運行開始到當前時間為止經過的時間，並將其列印輸出。當我們需要定期執行操作時，這段代碼會很有用。

四、並行性能測試

在進行並行編程時，perf_counter()函數非常有用。我們可以使用time()函數來計算並行操作的總時間。但是我們要知道，並行性能測試可能導致時間很難精確衡量，因此可以使用perf_counter()來獲得更準確的時間。

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: # 等待所有線程執行完畢
    thread.join()

elapsed = time.perf_counter() - start
print(f"Time Elapsed: {elapsed:0.6f} seconds")

在上述代碼中，我們創建了4個線程，並在每個線程中執行指定函數。我們等待所有線程執行完畢，並計算執行時間。當我們並發執行多個操作時，perf_counter()函數非常有用。

五、結語

Python中的perf_counter()函數是一個非常有用的工具，它可以幫助我們計算代碼塊執行的時間並進行性能測試。雖然它並不適用於所有時間測量應用，但它是測量代碼塊的執行時間和性能的首選工具。