python - 为什么同一个Python block 的执行时间不同？

Question

我编写了一个 python 脚本，并尝试使用 datetime 时间来测量执行时间，如下所示:

from datetime import datetime
startTime = datetime.now()
// here several methods are called
runtime = datetime.now()-startTime

当我运行脚本的不同时间时，同一代码块的执行时间是不同的。例如，我运行脚本花了 0.002 秒，但是当我 2 小时后运行相同的脚本时，它显示了不同的执行时间。

是否有任何与 CPU 处理相关的内容会影响 python 代码的执行时间。

Answer 1

现代桌面操作系统，就像你我现在使用的操作系统一样，总是同时执行许多任务。这称为多任务处理。例如处理鼠标和键盘输入、管理网络流量、渲染动画、闪烁文本光标以及一百万个其他事情。

CPU 实际上一次只能做一件事，但它可以通过在所有需要执行的任务之间快速切换来实现多任务处理。它每秒在不同的进程之间切换数千次，因此看起来就像是在同时执行所有这些操作。

当你的计算机运行你的Python程序时，CPU会执行你的程序的一小部分，然后是一些其他的东西，最后是你的程序的更多部分。根据需要执行的其他操作，即使是执行完全相同数量指令的程序，每次运行时也会花费不同数量的“wall-clock time ”来完成。

最重要的是，Python 解释器(准备 Python 脚本并决定做什么的程序)非常复杂，并且在幕后执行许多操作以尝试快速运行 Python。因此，每次解释脚本时，它可能会或多或少地执行一些工作。

我鼓励您阅读Wikipedia article on Computer Multitasking ;这是对这个概念的很好的介绍。