python记录程序运行时间ms

在Python中，你可以使用`time`模块或者第三方库如`timeit`来测量程序运行的时间，单位通常是秒（s）。如果你想得到毫秒级的精度，可以将结果乘以1000。下面是一个简单的例子：

import time

def my_function():
    # 你的函数代码...
    time.sleep(1)  # 模拟耗时操作

start_time = time.time()
my_function()
end_time = time.time()

# 计算并打印运行时间（秒）
run_time_seconds = end_time - start_time
run_time_ms = run_time_seconds * 1000  # 转换为毫秒
print(f"程序运行时间大约 {run_time_ms} ms")

# 或者使用timeit库更精确地测量
import timeit
run_time_timeit = timeit.timeit(my_function, number=1)
print(f"程序运行时间（timeit）大约 {run_time_timeit*1000:.3f} ms")

相关问题

请编写复杂度为O(n 2 )、O(nlogn)、O(n)的任意程序，在不同问题规模下，记录运行时间，注明单位秒s或毫秒ms，对于运行时间过长的，给出预估时间。 鼓励使用不同语言（C/C++/Java/Python等）做比较。注意：编译时请不要用代码优化参数。

这是一个示例，我们将分别编写三个简单的算法，每个对应给定的时间复杂度：

1. O(n^2) 级别的冒泡排序算法（Python）：

import time

def bubble_sort(lst):
    n = len(lst)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if lst[j] > lst[j+1]:
                lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j]
    return lst

# 测试数据
test_list = [5, 3, 8, 6, 7, 1]

start_time = time.time()
sorted_list = bubble_sort(test_list.copy())
end_time = time.time()

print(f"Bubble Sort (n^2): {end_time - start_time} seconds")

这个算法在大数组上运行效率低，比如10000个元素，可能需要几秒钟。

2. O(n log n) 级别的快速排序算法（Java）：

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

public class QuickSort {
    public static void quickSort(int[] arr) {
        if (arr.length <= 1) return;
        int pivotIndex = partition(arr, 0, arr.length - 1);
        quickSort(arr, 0, pivotIndex - 1);
        quickSort(arr, pivotIndex + 1, arr.length - 1);
    }

    private static int partition(int[] arr, int low, int high) {
        // ...
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] testArray = new Random().ints(10000).toArray();
        long startTime = System.nanoTime();
        quickSort(Arrays.copyOf(testArray, testArray.length));
        long endTime = System.nanoTime();

        double elapsedSeconds = (endTime - startTime) / 1_000_000_000.0; // convert nanoseconds to seconds
        System.out.printf("Quick Sort (n log n): %.3f seconds\n", elapsedSeconds);
    }
}

这个算法对于同样大小的数据，预计在几毫秒内完成。

3. O(n) 级别的查找算法（C++）：

#include <iostream>
#include <vector>

int linear_search(std::vector<int>& nums, int target) {
    for (size_t i = 0; i < nums.size(); ++i) {
        if (nums[i] == target) return i;
    }
    return -1;
}

int main() {
    std::vector<int> testVector{1, 2, 3, 4, 5};
    int target = 3;

    auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    int result = linear_search(testVector, target);
    auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end_time - start_time).count();
    float elapsedMicroseconds = static_cast<float>(duration) / 1000.0f; // convert microseconds to milliseconds

    std::cout << "Linear Search (n): " << elapsedMicroseconds << " milliseconds\n";
}

线性搜索在小到中等规模数据上应该几乎瞬间完成，例如几千个元素。

请注意，实际运行时间可能会因为计算机性能、操作系统调度等因素有所不同。在大型生产环境中，为了准确测量运行时间，通常会使用专门的性能分析工具。

python的datetime记录运行时长怎么改成毫秒

### 将 `datetime` 时间差转换为毫秒

在 Python 中，可以利用 `datetime` 模块来计算两个时间点之间的时间差，并将其转换为毫秒。为了实现这一点，通常会先创建两个表示不同时间点的 `datetime` 对象，接着通过简单的减法运算得到一个 `timedelta` 对象，最后再将这个对象中的总秒数乘以 1000 来获得毫秒值。

下面是一个具体的实例：

from datetime import datetime, timedelta

start_time = datetime.now()
# 假设这里有一些耗时的操作...
end_time = datetime.now()

# 计算时间差
delta = end_time - start_time

# 转换为毫秒
milliseconds = delta.total_seconds() * 1000
print(f"运行时长: {milliseconds} ms")

上述代码展示了如何测量一段程序执行所需的时间并将其结果以毫秒的形式打印出来[^1]。

对于更精确到微秒级别的应用场合，也可以直接访问 `timedelta.microseconds` 属性并将它除以 1000 加入最终的结果中去，因为一秒等于一千毫秒而一毫秒又等于一千微秒:

total_milliseconds = (delta.days * 24 * 60 * 60 + delta.seconds) * 1000 + delta.microseconds / 1000

此方法能够提供更加精准的时间间隔度量方式[^4]。