为什么同一块python的执行时间不同？

我已经编写了一个python脚本，并尝试使用

datetime

time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

当我在不同的时间运行脚本时，相同代码块的执行时间是不同的。例如，我运行了脚本，花费了.002秒，但当我在2小时后运行相同的脚本时，它显示了不同的执行时间

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是否有任何与CPU处理相关的东西会影响python代码的执行时间。

现代桌面操作系统，如您和我现在使用的操作系统，总是同时执行许多任务。这叫做多任务处理。例如，处理鼠标和键盘输入、管理网络流量、渲染动画、闪烁文本光标等

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，因此看起来好像是在同时执行所有这些进程

当您的计算机运行python程序时，CPU将执行一小部分程序，然后执行一小部分其他程序，最后再执行一小部分程序。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，每次运行时也需要不同数量的“”才能完成

最重要的是，python解释器（准备python脚本并决定执行什么操作的程序）非常复杂，它在幕后做了很多事情，试图快速运行python。因此，每次解释脚本时，它可能会做或多或少的工作

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我鼓励你读这本书；这是一个很好的概念介绍。

考虑使用

timeit

模块来更准确地测量脚本的执行时间。1。查找

timeit

以获取测试代码块。2.是的，如果CPU正忙于做其他事情，则可能会有所不同。想象一下，如果你同时玩一款高端视频游戏，你可能会期望你的代码运行得更慢。b） python可执行文件被操作系统缓存b）系统更忙c）系统更慢d）月亮在第五宫上升，水星减弱，导致各种物理常数改变其值，从根本上影响时间流。执行时间有多不同？