time()函数可以获取当前时间戳；ctime()函数可以以一种易读的方式获取系统当前时间；gmtime()函数可获取当前0时区的struct_time格式的时间；localtime()函数可获取当前地区的struct_time格式的时间。
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python中的时间模块主要有time, datetime。
I, time模块
time模块中包含了四种时间格式：
float格式，即给定时间相对于epoch增加的秒数
tuple格式，一个九元组 (tm_year, tm_mon, tm_mday, tm_hour, tm_min, tm_sec, tm_wday, tm_yday, tm_isdst)
string格式，'Mon Feb 6 15:00:06 2012'
format格式，以指定的格式生成的时间
针对这几种时间格式，time模块提供了函数在格式之间相互转换。
asctime(tuple) -string
ctime(float) -string
gmtime(float) -tuple
localtime(float) -tuple
mktime(tuple) -float
strftime(format, tuple) -format string
strptime(formatstring, format) -tuple
time() - float
上述函数中，除了time()函数直接返回当前时间相对于epoch的秒数外，其他函数都要求有时间的输入，如果没有输入，则默认使用当前时间。
另外，strftime和strptime中的format使用下面的格式：
%a 英文星期简写
%A 英文星期的完全
%b 英文月份的简写
%B 英文月份的完全
%c 显示本地日期时间
%d 日期，取1-31
%H 小时， 0-23
%I 小时， 0-12
%m 月， 01 -12
%M 分钟，1-59
%j 年中当天的天数
%w 显示今天是星期几
%W 第几周
%x 当天日期
%X 本地的当天时间
%y 年份 00-99间
%Y 年份的完整拼写
%S 秒（00-59）
除了上述的时间转换函数之外，模块还提供了下面的函数：
clock() 返回进程的创建时间，以秒计数的float
sleep(float) sleep一段时间，以秒计数
tzset() 更改时区
II， datetime
datetime模块定义了下面这几个类：
datetime.date：表示日期的类。常用的属性有year, month, day；datetime.time：表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond；datetime.datetime：表示日期时间。datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度。datetime.tzinfo：与时区有关的相关信息。（这里不详细充分讨论该类，感兴趣的童鞋可以参考python手册）
注 ：上面这些类型的对象都是不可变（immutable）的。
下面详细介绍这些类的使用方式。
date类
date类表示一个日期。日期由年、月、日组成（地球人都知道~~）。date类的构造函数如下：
class datetime.date(year, month, day)：参数的意义就不多作解释了，只是有几点要注意一下：
year的范围是[MINYEAR, MAXYEAR]，即[1, 9999]；month的范围是[1, 12]。（月份是从1开始的，不是从0开始的~_~）；day的最大值根据给定的year, month参数来决定。例如闰年2月份有29天；
date类定义了一些常用的类方法与类属性，方便我们操作：
date.max、date.min：date对象所能表示的最大、最小日期；date.resolution：date对象表示日期的最小单位。这里是天。date.today()：返回一个表示当前本地日期的date对象；date.fromtimestamp(timestamp)：根据给定的时间戮，返回一个date对象；datetime.fromordinal(ordinal)：将Gregorian日历时间转换为date对象；（Gregorian Calendar ：一种日历表示方法，类似于我国的农历，西方国家使用比较多，此处不详细展开讨论。）
使用time.time来统计函数的执行时间，程序只会执行一次，存在很大的随机因素。
timtit包就可以重复执行函数多次，然后将多次执行结果取平均值。相比起来更优。
然而程序执行时间很大程度还受计算机性能的影响，衡量程序好坏更靠谱的手段是计算时间复杂度。
其实就是利用timedelta()来计算了，参数也可以是'days=..'等，help(datetime.timedelta)就清楚了。
1. 使用装饰器来衡量函数执行时间
有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：
import time
from functoolsimport wraps
import random
def fn_timer(function):
@wraps(function)
def function_timer(*args, **kwargs):
t0= time.time()
result= function(*args, **kwargs)
t1= time.time()
print("Total time running %s: %s seconds" %
(function.__name__, str(t1- t0))
)
return result
return function_timer
@fn_timer
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds
使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了
或者
# 可监控程序运行时间
import time
import random
def clock(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time= time.time()
result= func(*args, **kwargs)
end_time= time.time()
print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))
return result
return wrapper
@clock
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出结果：共耗时: 0.65634秒
2. 使用timeit模块
另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。
执行下面的脚本可以运行该模块。
这里的timing_functions是Python脚本文件名称。
在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop
这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒。
如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次。
3. 使用Unix系统中的time命令
然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。
运行time实用工具：
输出结果为：
Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds
real 1.49
user 1.40
sys 0.08
第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：
real表示的是执行脚本的总时间
user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。
sys表示的是执行内核函数消耗的时间。
注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。
因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。
4. 使用cProfile模块
5. 使用line_profiler模块
6. 使用memory_profiler模块
7. 使用guppy包
