意外的time.sleep（）行为

Question

最近，当创建一个循环且最后等待很短时，当快速连续使用时，我遇到了time.sleep()的意外行为。

我使用这段代码进一步研究了我的问题

import time
import statistics

def average_wait(func):
    waits=[]
    loops=0

    while loops<1000:
            start=time.time()
            func(1/1000)
            waits.append(time.time()-start)
            loops+=1
    print(waits)
    print("Average wait for 0.001: {}".format(statistics.mean(waits)))

average_wait(time.sleep)

此函数通常返回大约0.0013的值，这比仅调用time.sleep()精确度低很多倍，通过查看waits列表进一步检查此问题后，我发现time.sleep()的时间为实际上睡觉的时间几乎是正确的时间，或者几乎是时间的两倍。

这是来自waits的示例： [0.0010008811950683594, 0.0020041465759277344, 0.0009999275207519531, 0.0019621849060058594, 0.0010418891906738281]

是否有任何这种现象的原因，可以采取任何措施避免这种现象？

Answer 1

从time.time()文档中 ：

请注意，即使始终将时间作为浮点数返回，但并非所有系统都提供比1秒更好的精度的时间。

精度取决于平台。 而且，它会产生时钟时间，并且您的进程绝不是在现代OS上运行的唯一事物，其他进程也有一定的处理时间，因此您会发现自己的进程中的时序有所变化。

该模块提供了不同的时钟，具有更高的精度，并且每个时钟都是每个进程的。 请参阅time.get_clock_info()函数以了解它们提供的精度。 注意time.process_time()提供每个进程的时间，但不包括睡眠时间。

接下来， time.sleep()也不会在确切的时间跨度内进入睡眠状态。 再次从相关文档中 ：

由于系统中其他活动的安排，暂停时间可能比请求的时间长任意数量。

它也受操作系统调度的约束。

这些效应加在一起，很容易使您在实验中看到的时间总计毫秒变化。 因此，这不是睡眠时间的两倍； 即使您为time.sleep()使用了不同的值，您仍然会看到与请求时间的相似偏差。