在Python中处理时间之clock()方法的使用

处理时间在程序中是一项非常重要的工作，判断程序的执行速度和计算程序运行时间都离不开对时间的处理。Python内置了丰富的时间处理模块，其中clock()是其中一个比较基础和常用的方法之一。

什么是clock()方法

clock()方法是Python内置的函数，用于计算程序的运行时间（CPU时间）。在不同的系统中，clock()返回的值不同，但它的单位都是秒。在UNIX/LINUX操作系统中，clock()返回的是CPU时间，Windows系统中实际上返回的是经过调整的CPU时间，可以识别多个进程。

使用方式

在Python中，使用clock()方法很简单，只需要导入time模块即可。然后通过调用time.clock()方法即可获取当前的CPU时间。下面是一个简单的示例：

import time

start = time.clock()
# 这里写需要计时的代码
time.sleep(1)
end = time.clock()

print("程序运行时间为：%f" % (end - start))

在上面的示例代码中，我们先导入了time模块，然后获取CPU开始计时的时间，紧接着进行一个1秒的等待，再次获取结束时间。最后输出计算出来的程序运行时间。

示例说明

下面是两个示例，分别展示了clock()方法的使用场景：

示例1

当你需要提高一段代码的性能时，需要对不同的实现方法进行比较。使用clock()方法可以对比不同实现方法的时间差异。下面是一个示例，展示了两个函数的性能比较。

import time

def function1(n):
    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += i
    return sum

def function2(n):
    return sum(range(n))

n = 1000000

start1 = time.clock()
function1(n)
end1 = time.clock()

start2 = time.clock()
function2(n)
end2 = time.clock()

print("Function1运行时间为：%f" % (end1 - start1))
print("Function2运行时间为：%f" % (end2 - start2))

在上面的示例代码中，我们定义了两个函数，分别用于计算1到n的累加和。然后分别调用这两个函数，并获取它们的运行时间。最后输出计算出来的两个函数的运行时间。

示例2

当你需要进行性能测试或者可重复的时间测试时，可以使用clock()方法。下面是一个示例，实现了对某个函数的重复测试，以获取平均时间。

import time

repeat = 100
n = 1000000

def function(n):
    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += i
    return sum

total_time = 0
for i in range(repeat):
    start = time.clock()
    function(n)
    end = time.clock()
    total_time += (end - start)

print("程序运行时间为：%f" % (total_time / repeat))

在上面的示例代码中，我们定义了一个函数function，用于计算1到n的累加和。然后进行重复测试，每次测试计算100万次的累加和，总共进行100次测试，并累计计算得出平均时间。最后输出计算出来的平均时间。