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　　本文主要介绍如何总结Python的运行时间。请有需要的朋友参考。

　　首先说一下我面临的漏洞，生产问题。我计划运行一个Python脚本来监控这个过程。Python脚本的执行时间比Python脚本本身统计的程序执行时间要长得多。

　　监控python脚本的运行时间需要36个小时，但是算上你自己用python脚本的运行时间大概需要4个小时。

　　问题暴露后，首先考虑的是Linux有问题。就算搜了各种日志也没发现异常。

　　然后，我考虑了python使用的py2neo的异步写数据，阻止了进程的执行。

　　终于，我发现了问题。Python脚本使用time.clock()这样的计时方法，计算的是CPU的执行时间，而不是程序的执行时间。

　　现在，让我们比较几种python统计时间的方法：

　　1:导入日期

　　开始时间=datetime.datetime.now(

　　#长期运行

　　#做些别的事情

　　endtime=datetime.datetime.now(

　　打印(结束时间-开始时间)。秒

　　Datetime.datetime.now))获取当前日期。程序运行后，这样得到的时间值就是程序的运行时间。

　　方法2:start=time.time(

　　#长期运行

　　#做些别的事情

　　end=time.time(

　　结束-开始打印

　　Time.time()获取纪元后的当前时间(秒)。如果系统时钟提供它们，可能有几分之一秒。此位置返回浮点类型。这里得到的也是程序的执行时间。

　　方法三：start=time.clock(

　　#长期运行

　　#做些别的事情

　　end=time.clock(

　　结束-开始打印

　　Time.clock()返回自程序启动或第一次调用clock)以来的CPU时间。这与系统记录具有相同的准确性。返回的也是浮点型。这里是CPU的执行时间。

　　注：程序执行时间=cpu时间io时间睡眠或等待时间

　　感谢您的阅读。希望对大家有帮助。感谢您对本网站的支持。

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