Python执行和睡眠时间差异
我正在运行一个脚本来收集数据,并且我注意到了时间的一些奇怪的变化。Python执行和睡眠时间差异
我有一个通过FTDI库查询I2C数据的脚本,它以3.5HZ的速率提取数据。它坚实而且效果很棒。这是(我们称之为poll_data.py
):加入
while time.time() < start_time + duration_in_seconds:
if not stop_queue.empty():
if stop_queue.get():
logger.debug('Break received, exiting collection after {0} seconds'.format(time.time() - start_time))
break
data = get_data()
cache.append(",".join(str(x) for x in [time.time() - start_time] + data]))
counter += 1
if len(cache) == 50:
write_to_log_file(file_id, cache)
cache = []
队列因此该脚本可以异步运行,并通过一些外部的计时停止。
运行一些测试后,我注意到我得到了奇怪的停止时间。说我有一个简单的测试:
import time
from threading import Thread
from poll_data import polling, stop_queue
start_time = time.time()
test_time = 60
duration = 80
process = Thread(target=polling, args=duration)
process.start()
interval = test_time - (time.time() - start_time)
time.sleep(interval)
stop = time.time()
stop_queue.put(True)
while process.is_alive():
pass
end = time.time()
run_information.append((start_time, interval, stop - start_time, end - start_time))
运行这个105倍(实际上它在运行x次,这里缩短为了便于阅读的循环)后,我看到在执行时间一些奇怪的变化。下面是一个小样本
Run information
Start | Interval | Process End | Finished
1402934605.5525 | 59.9994 | 61.5621 | 64.3632
1402934670.9171 | 59.9991 | 60.5022 | 62.8066
1402934734.7252 | 59.9995 | 71.3656 | 77.0946
1402934812.8211 | 59.9996 | 61.4797 | 61.6411
1402934875.4637 | 59.9995 | 60.7879 | 60.7954
1402934937.2605 | 59.9995 | 60.2218 | 60.5099
1402934998.7719 | 59.9995 | 62.2200 | 65.0900
1402935064.8633 | 59.9994 | 60.0802 | 60.4974
1402935126.3622 | 59.9994 | 61.5364 | 63.3869
1402935190.7505 | 59.9995 | 61.5147 | 61.9220
Average Interval 59.99951714 Max 59.9998 Min 59.9991
62.28667048 71.3757 60.0485
64.23963714 77.0946 60.2074
我很好奇,为什么睡眠间隔似乎总是相同的,但停止时间是非常不同的,而结束时间为也。该项目放入队列后立即结束该过程,但似乎需要一段时间?
这是怎么回事?
编辑:添加process.start()在适当的地方。
这可能不是一个令人满意的答案,但我认为这只是基于操作系统调度,因为您所显示的代码看起来不会造成任何其他延迟。这里有几个重要的因素。您正在使用sleep
函数本身说,它可能需要更少或更多的时间取决于:
https://docs.python.org/2/library/time.html#time.sleep
您正在使用的在Python是不是因为GIL的并发运行的线程。最后,当你运行这些测试时,计算机运行的是什么?也许python进程没有像应该那样经常进行计划。我之前的评论有点不对,因为间隔显示线程创建时间非常稳定。如果没有显示所有代码,可能还有其他因素(例如导致IO等待的文件读取/写入)。
也许尝试一个快速的健全性检查:
import time
start = time.time()
time.sleep(60)
stop = time.time()
print stop - start
编辑
,并从我的评论重提join
,如果使用join
然后主线程将被阻止在等待线程并且不会运行任何实际的代码。这样任何处理时间都可以提供给线程来捕捉停止信号。
感谢您的回答!我认为在轮询循环中增加一个time.sleep(0.001)确实有助于缩短计时的原因。我将不得不做一些测试,看看它是否会改变那时收集的数据点的数量。 – polkid
如果使用'process.join()'而不是while循环,会怎样? – daveydave400
另外,请注意您的结束时间和完成时间使用'start_time',其中包括创建线程的时间。我猜测如果在创建线程后设置'start_time',时间可能会变得更加稳定。你什么时候调用'process.start()'? – daveydave400
还没有尝试过process.join(),在生产过程中开始了几个过程,我只注意到这个过程有很多不同的结束时间。 (其他人可能也会这样做,但他们只是输出累计结果,而不是每秒几个)。 – polkid