Python time.sleep 与忙等待准确性

Question

我正在研究 python 标准库中的 time.sleep 函数，发现它不适用于亚毫秒延迟。从测试中我发现它实际上等待 1.1-1.2 毫秒等待 1 毫秒。实现忙等待使准确度达到 1% 以内。我用过:

def busy_wait(dt):   
    current_time = time.time()
    while (time.time() < current_time+dt):
        pass

并且在打破 1% 的准确度之前可以减少到 0.0001 秒。

我的主要问题是:

• 为什么 sleep 函数如此不准确(可能是 C 问题)？获得具有更高时钟速度的更好 CPU 会改变这种情况吗？
• 为什么会有人使用 sleep？我看到的唯一优势，节能，仅限于嵌入式系统，不是吗？
• 通过校准来补偿 sleep 的不准确性是否可行？像这样:

def sleep(dt):    sleep(calibration_function(dt))

顺便说一句，我读到 sleep 甚至在长时间等待时都无法正常工作:Upper limit in Python time.sleep()?我还在 SO 上的某个地方读到过制作一个更短时间间隔的循环以提高精度，但是当我想延迟 0.01 秒时那是没用的。 Karl Voigtland提到使用 ctypes 的 nanosleep，但我觉得这是矫枉过正，time.sleep 应该做它的预期行为。

time.sleep 是一个损坏的 python 功能？或者没有人足够关心准确的时间测量？

Answer 1

在 Windows 上，OS Sleep 函数(Python 必须使用)只能在当前计时器间隔的倍数上唤醒线程。通常，此范围介于 1.0 毫秒和 15.6 毫秒之间。降低计时器间隔可能很方便，因为它可以缩短 sleep 时间，但会浪费电力，正如我在本文中所写:

http://randomascii.wordpress.com/2013/07/08/windows-timer-resolution-megawatts-wasted/

忙等待可能会提供更好的准确性，但通常是一个糟糕的想法，因为它会浪费更多的电力并从更值得执行的任务中窃取 CPU 时间:

https://randomascii.wordpress.com/2012/06/05/in-praise-of-idleness/

最后，忙等待的准确性将取决于您使用什么定时器函数来获取当前时间，并且还可能取决于定时器间隔:

https://randomascii.wordpress.com/2013/05/09/timegettime-versus-gettickcount/

为什么你想睡这么短的时间？通常最好等待某事发生——等待一个事件——而不是等待这么短的时间。