锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

关于python记时函数的信息

IT技术方法

Python测量程序运行时间，time.time与time.clock现象描述：
1、time.clock 在win系统和linux系统下对相同程序的计时结果不一致
2、到底应该用什么时间计时？为什么用time.time与time.clock计时会有那么大的差异
在计算机领域有多种时间 。
第一种称作CPU时间或执行时间，用于测量在执行一个程序时CPU所花费的时间 。第二种称作挂钟时间，测量执行一个程序时的总时间 。挂钟时间也被称作流逝时间或运行时间 。与CPU时间相比，挂钟时间通常长些，因为CPU执行测量的程序可能同时还在执行其它程序的指令 。
另一个重要概念是所谓的系统时间 ， 由系统时钟测量 。系统时间表示计算机系统时间传递的概念 。要记住系统时钟是可以由操作系统修改的 ， 就是修改系统时间 。
在Unix系统上，time.time的作用与Windows相同，但time.clock的意义不同 。
在Unix系统上 ， time.clock以秒为单位返回当前处理器时间，例如，执行当前线程所花费的CPU时间 。而在Windows上，它是以秒为单位的返回自首次调用该函数以来所流逝的系统时间 。
以我遇到的Ubuntu系统上运行time.time和time.clock的例子：
time.time()显示系统时间过去大概1秒，而time.clock()显示花费在当前进程上的CPU时间只有于1毫秒 。
而win下time.time()和time.clock()显示系统时间都是大致过去了1秒
在测量程序准确性能时应该使用哪一个呢？
这要视情况而定 。如果程序运行的系统能够提供足够的资源给程序，例如，一个运行基于Python的web应用程序的web服务器，则使用time.clock()来测量程序会更有意义 ， 因这个web应用程序可能是服务器上的主要程序。如果程序运行的系统上还同时运行着其它大量程序，则使用time.time()进行测量会更有意义 。如果不是这样，就应该使用基于挂钟的计时器来测量程序的性能，因为这样通常能反应程序的环境 。
放结论，一般情况下：
1、win用time.clock或time.time
2、linux 下用time.time或 datetime.datetime.now().timestamp()
【1】（重要）Python测量时间，用time.time还是time.clock
python输入某年某月某日计算到年底还有多少天year = int(input("请输入年份："))
month = int(input("请输入月份："))
day = int(input("请输入日期："))
months = [0,31,59,90,120,151,181,212,243,273,304] # months累加记录1-11月的总天数
if 0month12:# 假设为非闰年时，当前日期的天数
sum = months[month - 1]day
flag = 0
if (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0):# 判断是否为闰年，如果为闰年flag = 1
flag = 1
if flag == 1 and month2:# 年份为闰年且月份大于2
sum= 1
print("%d.%d.%d 是 %d 年的第 %d 天" % (year,month,day,year,sum))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
输入年月日 ， 判断今年还剩多少天
此程序和上一个程序其实大同小异，只需要知道今年总天数，然后：
今年剩余多少天 = 总天数 - 今天是今年的多少天
你就说简不简单？
year = int(input("请输入年份："))
month = int(input("请输入月份："))
day = int(input("请输入日期："))
days = 365
months = [0,31,59,90,120,151,181,212,243,273,304]
if 0month12:
sum = months[month - 1]day
flag = 0
if (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0):
flag = 1
days= 1
if flag == 1 and month2:
sum= 1
surplus_day = days - sum
print("今天是：%d.%d.%d，今年还剩 %d 天" % (year,month,day,surplus_day))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
两个程序可以综合起来，具体步骤就不详细说明了?。。?
加油！O(∩_∩)O
文章知识点与官方知识档案匹配
Python入门技能树首页概览
200575 人正在系统学习中
打开CSDN ， 阅读体验更佳
《学习记录》“Python”输入月份 ， 输出天数
输入一个月份，首先判断是否为1-12，然后判断返回该月份的天数 。
继续访问
?
python计算今年第几天_Python三种方法计算指定日期是今年的第几天
今天早上和腾讯面试官进行了视频面试，由于音量和网络以及我的垃圾电脑的原因，个人感觉黄了...最后面试官给了我一道简单的计算题：指定日期是今年的第几年由于电脑卡到打字都打不动 ， 我勉勉强强写了一点，虽然面试官知道了我的想法也了解我的设备情况，最后没让我写完但是心里惭愧还是时候补齐了...话不多说回到主题吧首先是输入的问题，个人认为分别输入年月份是一件很初级的要求，就实现了形如“2020-3-26”的字...
继续访问
python春节_python计算春节倒计时
先来无聊 ， 想知道今年的春节还有几天，好久没写python代码了，下面就随便写了一个，如有不对之处，还请各位看官不灵赐教,好了，我直接上代码了：#coding=utf-8#!/usr/bin/env pythonimport datetimespring=datetime.datetime(2014,1,31,0,0,0) #春节日期today=datetime.datetime.now() ...
继续访问
python代码实现“今天是今年的第几天”
python代码实现“今天是今年的第几天” ** #代码如下： list_day_runnian = [0,31,29,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31] year = int(input(‘输入年份:’)) month = int(input(‘输入月份:’)) day = int(input(‘输入日期:’)) if 1= month =12: if (year@0==0)or((year%4 == 0 )and (year0!=0)): pastmo
继续访问
Python 根据输入的年月日判断今天是今年的第多少天
year = int(input("请输入年份：")) month = int(input("请输入月份：")) day = int(input("请输入日期：")) sum_day = 0 months=[31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31] # 判断几月份 然后加到变量里，开头是0的就不用了 for i in range(month-1): sum_day= months[i] sum_day= day #判断二月 leap = 0 if (year
继续访问
python实现输入日期判断这一天是今年多少天
这里写自定义目录标题新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能 ， 丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 整体思路： 1、输入日期 2、判断输入的日期是否合法 3、计算输入的日期天数 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页 。如果你想学
继续访问
用python解：输入某年某月某日,判断这一天是这一年的第几天?
用python解：输入某年某月某日,判断这一天是这一年的第几天?
继续访问
热门推荐 C语言：键盘输入年月日，计算这一天是这一年的第几天
比如输入20201010，计算10号这一天是2020年的第几天首先要考虑这一年是平年还是闰年，其次考虑所有的月份有多少天，最后是考虑怎么去把所有的天数加在一起 。平年的二月份有28天，闰年的二月有29天，所以要判断这一年是平年还是闰年；而判断是不是闰年的标准就是这一年除以400能除尽或者这一年除以4和除以100都能除尽，即year%4==0year0!=0 || year@0==...
继续访问
python练习题:输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天？
python练习题
继续访问
python输入年月日，得出已经过了多少天？
# -*- coding: UTF-8 -*- import time def What_day_of_the_year(inputTime): #函数，判断字符串是否为数字 def is_number(s): try: float(s) return True except ValueError: pass try: import unicodedat
继续访问
用python解决题目：输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天？
一.思路 year = int(input("请输入年:\n"))#用int()将字符型变量改为整形，以便之后的运算 month = int(input("请输入月:\n")) day = int(input("请输入日:\n")) months1 = [0,31,60,91,121,152,182,213,244,274,305,335,366]#闰年 months2 = [0,31,59,90...
继续访问
python这天第几天_Python编程实现输入某年某月某日计算出这一天是该年第几天的方法...
此文实例介绍了Python编程实现输入某年某月某日计算出这一天是该年第几天的方法 。推荐给大伙学习一下，内容如下：#基于 Python3一种做法：def is_leap_year(year): # 判断闰年，是则返回True，否则返回Falseif (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or year % 400 == 0:return Trueelse:retur...
继续访问
python小程序（3）输入某年某月某日，计算这一天是这一年的第几天
思路 先判断是闰年还是平年，再调用相应函数 计算每个月多少天，然后加上前几个月的所有天数和这个月的天数 import sys #输入某年某月某日，计算这一天是这一年的第几天 while True: year=int(input('Year:')) mon=int(input('Month:')) day=int(input('Day:')) if ye...
继续访问
C语言实现计算某一天是当年的第几天，并计算出一年的剩余天数
这段代码的实现是很简单的，用的就是判断后累加的方法实现的，原理是很简单的 。第几天的计算：比如计算的是11月 ， 先将前十个月的天数计算并相加起来，除了二月的天数闰年会有所不同外 ， 其他的都是一样的 ， 其次就是将输入的天数加上就可以了 。剩余多少天的计算：先将输入进去的这一年的总天数计算出来，再减去上面计算出的第几天就可以了 。这道题其实主要考的还是闰年的相关计算方法，判断任意年份是否为闰年，需要满足以下条件中的任意一个： ① 该年份能被 4 整除同时不能被 100 整除； ② 该年份能被400整除 。
继续访问
最新发布 C语言实现输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天,并输出今年还剩下多少天?
【关于python记时函数的信息】C语言输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天,并输出今年还剩下多少天 。
继续访问
python 编程实现输入某年某月某日，输出它是这一年的第几天
问题：python 编程实现输入某年某月某日，输出它是这一年的第几天？ 解题思路： 1、判断该年份是闰年还是平年 ， 用 if 分支计算 。2、不同月份的计算：大月，小月，二月，考虑用while循环 。一月 天数=某日 二月 天数=某日 31 三月 天数=某日 31 二月 四月 天数=某日 31 二月 31 五月 天数=某日 31 二月 31 30 ...... def a_1(a, b, c): i=1 #“输入月份”之前的月份（因为...
继续访问
?
python输入两个数，分别代表年份和月份，计算这个月的天数
python输入两个数，分别代表年份和月份 ， 计算这个月的天数
继续访问
Python实现用户输入年月日，程序打印出这是这一年的第多少天
1. 自己造轮子 year=int(input('请输入年份，如2019')) month=int(input('请输入月份，如8')) day=int(input('请输入日期,如25')) #下面这块代码是按照闰年计算 if (year%4==0 and year0!=0) or (year@0==0): ...
继续访问
python获取年末，月末 ， 季末的日期和距指定时间的天数
我们在python日常使用中经常会用到时间的各种计算 ， 这个也是让人头疼的地方，下面的方法实现了 年末，月末，季末的日期和距指定时间的天数的计算，要的拿去 。自己也做个笔记 。后面直接用 。def last_day(any_day): """ 获取获得一个月未，季末，年未的天数 的最后一天 :param any_day: 任意日期 :return: class 'datetime.date'年，月 ， 季末的日期,距年末，月末，季末的天数 """ next_mo
继续访问
用days函数算出第几天c语言,给出年月日 计算该日是该年的第几天
给出年月日 计算该日是该年的第几天C语言#include int main(){int sum_day(int month,int day);int leap(int year);int year,month,day,days;printf("input date(year,month,day):");scanf("%d,%d,%d",year,month,day);...
继续访问
?
数据库课程设计
c语言文件读写操作代码
html css js网页设计
?写评论
?
1
?
11
?
1
?
踩
?
「干货」让Python性能起飞的15个技巧，你知道几个呢？前言
Python 一直以来被大家所诟病的一点就是执行速度慢，但不可否认的是 Python 依然是我们学习和工作中的一大利器 。本文总结了15个tips有助于提升 Python 执行速度、优化性能 。
关于 Python 如何精确地测量程序的执行时间 ， 这个问题看起来简单其实很复杂，因为程序的执行时间受到很多因素的影响，例如操作系统、Python 版本以及相关硬件（CPU 性能、内存读写速度）等 。在同一台电脑上运行相同版本的语言时，上述因素就是确定的了，但是程序的睡眠时间依然是变化的，且电脑上正在运行的其他程序也会对实验有干扰，因此严格来说这就是实验不可重复 。
我了解到的关于计时比较有代表性的两个库就是time和timeit。
其中 ， time库中有time()、perf_counter()以及process_time()三个函数可用来计时（以秒为单位），加后缀_ns表示以纳秒计时（自 Python3.7 始） 。在此之前还有clock()函数，但是在 Python3.3 之后被移除了 。上述三者的区别如下：
与time库相比，timeit有两个优点：
timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer= , number=1000000, globals=None)参数说明：
本文所有的计时均采用timeit方法，且采用默认的执行次数一百万次 。
为什么要执行一百万次呢？因为我们的测试程序很短 ， 如果不执行这么多次的话，根本看不出差距 。
Exp1：将字符串数组中的小写字母转为大写字母 。
测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python'] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.5267724000000005s，方法二耗时0.41462569999999843s，性能提升21.29%
Exp2：求两个list的交集 。
测试数组：a = [1,2,3,4,5]，b = [2,4,6,8,10] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.9507264000000006s ，方法二耗时0.6148200999999993s ， 性能提升35.33%
关于set()的语法：|、、-分别表示求并集、交集、差集 。
我们可以通过多种方式对序列进行排序，但其实自己编写排序算法的方法有些得不偿失 。因为内置的sort()或sorted()方法已经足够优秀了，且利用参数key可以实现不同的功能，非常灵活 。二者的区别是sort()方法仅被定义在list中 ， 而sorted()是全局方法对所有的可迭代序列都有效 。
Exp3：分别使用快排和sort()方法对同一列表排序 。
测试数组：lists = [2,1,4,3,0] 。
方法一
方法二
方法一耗时2.4796975000000003s ，方法二耗时0.05551999999999424s ，性能提升97.76%
顺带一提，sorted()方法耗时0.1339823999987857s。
可以看出，sort()作为list专属的排序方法还是很强的，sorted()虽然比前者慢一点，但是胜在它“不挑食”，它对所有的可迭代序列都有效 。
扩展 ：如何定义sort()或sorted()方法的key
1.通过lambda定义
2.通过operator定义
operator的itemgetter()适用于普通数组排序 ， attrgetter()适用于对象数组排序
3.通过cmp_to_key()定义，最为灵活
Exp4：统计字符串中每个字符出现的次数 。
测试数组：sentence='life is short, i choose python' 。
方法一
方法二
方法一耗时2.8105250000000055s，方法二耗时1.6317423000000062s ， 性能提升41.94%
列表推导（list comprehension）短小精悍 。在小代码片段中 ， 可能没有太大的区别 。但是在大型开发中，它可以节省一些时间 。
Exp5：对列表中的奇数求平方，偶数不变 。
测试数组：oldlist = range(10) 。
方法一
方法二
方法一耗时1.5342976000000021s ，方法二耗时1.4181957999999923s ，性能提升7.57%
大多数人都习惯使用来连接字符串 。但其实 ， 这种方法非常低效 。因为，操作在每一步中都会创建一个新字符串并复制旧字符串 。更好的方法是用join()来连接字符串 。关于字符串的其他操作 ， 也尽量使用内置函数，如isalpha()、isdigit()、startswith()、endswith()等 。
Exp6：将字符串列表中的元素连接起来 。
测试数组：oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python'] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.27489080000000854s，方法二耗时0.08166570000000206s ， 性能提升70.29%
join还有一个非常舒服的点，就是它可以指定连接的分隔符 ， 举个例子
life//is//short//i//choose//python
Exp6：交换x，y的值 。
测试数据：x, y = 100, 200 。
方法一
方法二
方法一耗时0.027853900000010867s ， 方法二耗时0.02398730000000171s，性能提升13.88%
在不知道确切的循环次数时，常规方法是使用while True进行无限循环 ， 在代码块中判断是否满足循环终止条件 。虽然这样做没有任何问题，但while 1的执行速度比while True更快 。因为它是一种数值转换，可以更快地生成输出 。
Exp8：分别用while 1和while True循环 100 次 。
方法一
方法二
方法一耗时3.679268300000004s，方法二耗时3.607847499999991s，性能提升 1.94%
将文件存储在高速缓存中有助于快速恢复功能 。Python 支持装饰器缓存，该缓存在内存中维护特定类型的缓存，以实现最佳软件驱动速度 。我们使用lru_cache装饰器来为斐波那契函数提供缓存功能，在使用fibonacci递归函数时，存在大量的重复计算，例如fibonacci(1)、fibonacci(2)就运行了很多次 。而在使用了lru_cache后 ， 所有的重复计算只会执行一次，从而大大提高程序的执行效率 。
Exp9：求斐波那契数列 。
测试数据：fibonacci(7) 。
方法一
方法二
方法一耗时3.955014900000009s ， 方法二耗时0.05077979999998661s，性能提升98.72%
注意事项：
我被执行了（执行了两次demo(1, 2)，却只输出一次）
functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)的两个可选参数：
点运算符(.)用来访问对象的属性或方法 ， 这会引起程序使用__getattribute__()和__getattr__()进行字典查找，从而带来不必要的开销 。尤其注意，在循环当中，更要减少点运算符的使用，应该将它移到循环外处理 。
这启发我们应该尽量使用from ... import ...这种方式来导包 ， 而不是在需要使用某方法时通过点运算符来获取 。其实不光是点运算符，其他很多不必要的运算我们都尽量移到循环外处理 。
Exp10：将字符串数组中的小写字母转为大写字母 。
测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python'] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.7235491999999795s ，方法二耗时0.5475435999999831s，性能提升24.33%
当我们知道具体要循环多少次时，使用for循环比使用while循环更好 。
Exp12：使用for和while分别循环 100 次 。
方法一
方法二
方法一耗时3.894683299999997s，方法二耗时1.0198077999999953s，性能提升 73.82%
Numba 可以将 Python 函数编译码为机器码执行，大大提高代码执行速度 ， 甚至可以接近 C 或 FORTRAN 的速度 。它能和 Numpy 配合使用，在 for 循环中或存在大量计算时能显著地提高执行效率 。
Exp12：求从 1 加到 100 的和 。
方法一
方法二
方法一耗时3.7199997000000167s，方法二耗时0.23769430000001535s ， 性能提升93.61%
矢量化是 NumPy 中的一种强大功能，可以将操作表达为在整个数组上而不是在各个元素上发生 。这种用数组表达式替换显式循环的做法通常称为矢量化 。
在 Python 中循环数组或任何数据结构时 ， 会涉及很多开销 。NumPy 中的向量化操作将内部循环委托给高度优化的 C 和 Fortran 函数，从而使 Python 代码更加快速 。
Exp13：两个长度相同的序列逐元素相乘 。
测试数组：a = [1,2,3,4,5], b = [2,4,6,8,10]
方法一
方法二
方法一耗时0.6706845000000214s ，方法二耗时0.3070132000000001s ，性能提升54.22%
若要检查列表中是否包含某成员，通常使用in关键字更快 。
Exp14：检查列表中是否包含某成员 。
测试数组：lists = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']
方法一
方法二
方法一耗时0.16038449999999216s ， 方法二耗时0.04139250000000061s ，性能提升74.19%
itertools是用来操作迭代器的一个模块，其函数主要可以分为三类：无限迭代器、有限迭代器、组合迭代器 。
Exp15：返回列表的全排列 。
测试数组：["Alice", "Bob", "Carol"]
方法一
方法二
方法一耗时3.867292899999484s，方法二耗时0.3875405000007959s，性能提升89.98%
根据上面的测试数据，我绘制了下面这张实验结果图 ， 可以更加直观的看出不同方法带来的性能差异 。
从图中可以看出 ， 大部分的技巧所带来的性能增幅还是比较可观的，但也有少部分技巧的增幅较?。ɡ绫嗪?、7、8，其中，第 8 条的两种方法几乎没有差异） 。
总结下来，我觉得其实就是下面这两条原则：
内置库函数由专业的开发人员编写并经过了多次测试，很多库函数的底层是用C语言开发的 。因此 ， 这些函数总体来说是非常高效的（比如sort()、join()等），自己编写的方法很难超越它们，还不如省省功夫，不要重复造轮子了，何况你造的轮子可能更差 。所以 ， 如果函数库中已经存在该函数 ， 就直接拿来用 。
有很多优秀的第三方库，它们的底层可能是用 C 和 Fortran 来实现的，像这样的库用起来绝对不会吃亏，比如前文提到的 Numpy 和 Numba ， 它们带来的提升都是非常惊人的 。类似这样的库还有很多 ， 比如Cython、PyPy等，这里我只是抛砖引玉 。
原文链接：
python如何实现计时？用python实现计时器功能 ， 代码如下：
''' Simple Timing Function.
This function prints out a message with the elapsed time from the
previous call. It works with most Python 2.x platforms. The function
uses a simple trick to store a persistent variable (clock) without
using a global variable.
'''
import time
def dur( op=None, clock=[time.time()] ):
if op != None:
duration = time.time() - clock[0]
print '%s finished. Duration %.6f seconds.' % (op, duration)
clock[0] = time.time()
# Example
if __name__ == '__main__':
import array
dur()# Initialise the timing clock
opt1 = array.array('H')
for i in range(1000):
for n in range(1000):
opt1.append(n)
dur('Array from append')
opt2 = array.array('H')
seq = range(1000)
for i in range(1000):
opt2.extend(seq)
dur('Array from list extend')
opt3 = array.array('H')
seq = array.array('H', range(1000))
for i in range(1000):
opt3.extend(seq)
dur('Array from array extend')
# Output:
# Array from append finished. Duration 0.175320 seconds.
# Array from list extend finished. Duration 0.068974 seconds.
# Array from array extend finished. Duration 0.001394 seconds.
提升Python运行速度的5个小技巧pre{overflow-x: auto}
Python 是世界上使用最广泛的编程语言之一 。它是一种解释型高级通用编程语言 ， 具有广泛的用途 ， 几乎可以将其用于所有事物 。其以简单的语法、优雅的代码和丰富的第三方库而闻名 。python除了有很多优点外，但在速度上还有一个非常大的缺点 。
虽然Python代码运行缓慢，但可以通过下面分享的5个小技巧提升Python运行速度！
首先，定义一个计时函数timeshow，通过简单的装饰 ， 可以打印指定函数的运行时间 。
这个函数在下面的例子中会被多次使用 。
def timeshow(func):from time import timedef newfunc(*arg, **kw):t1 = time()res = func(*arg, **kw)t2 = time()print(f"{func.__name__: 10} : {t2-t1:.6f} sec")return resreturn newfunc@timeshowdef test_it():print("hello pytip")test_it()1. 选择合适的数据结构
使用正确的数据结构对python脚本的运行时间有显着影响 。Python 有四种内置的数据结构：
列表 :List
元组 :Tuple
集合 :Set
字典 :Dictionary
但是 ， 大多数开发人员在所有情况下都使用列表 。这是不正确的做法 ， 应该根据任务使用合适数据结构 。
运行下面的代码，可以看到元组执行简单检索操作的速度比列表快 。其中dis模块反汇编了一个函数的字节码，这有利于查看列表和元组之间的区别 。
import disdef a():data = https://www.04ip.com/post/[1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10]x =data[5]return xdef b():data = (1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10)x =data[5]return xprint("-----:使用列表的机器码:------")dis.dis(a)print("-----:使用元组的机器码:------")dis.dis(b)
运行输出:
-----:使用列表的机器码:------
3 0 LOAD_CONST 1 (1)
2 LOAD_CONST 2 (2)
4 LOAD_CONST 3 (3)
6 LOAD_CONST 4 (4)
8 LOAD_CONST 5 (5)
10 LOAD_CONST 6 (6)
12 LOAD_CONST 7 (7)
14 LOAD_CONST 8 (8)
16 LOAD_CONST 9 (9)
18 LOAD_CONST 10 (10)
20 BUILD_LIST 10
22 STORE_FAST 0 (data)
4 24 LOAD_FAST 0 (data)
26 LOAD_CONST 5 (5)
28 BINARY_SUBSCR
30 STORE_FAST 1 (x)
5 32 LOAD_FAST 1 (x)
34 RETURN_VALUE
-----:使用元组的机器码:------
7 0 LOAD_CONST 1 ((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))
2 STORE_FAST 0 (data)
8 4 LOAD_FAST 0 (data)
6 LOAD_CONST 2 (5)
8 BINARY_SUBSCR
10 STORE_FAST 1 (x)
9 12 LOAD_FAST 1 (x)
14 RETURN_VALUE
看下列表的机器码，冗长而多余！
2. 善用强大的内置函数和第三方库
如果你正在使用python并且仍在自己编写一些通用函数(比如加法、减法)，那么是在侮辱python 。Python有大量的库和内置函数来帮助你不用编写这些函数 。如果研究下 ， 那么你会惊奇地发现几乎90%的问题已经有第三方包或内置函数来解决 。
可以通过访问官方文档查看所有内置函数 。你也可以在wiki python上找到更多使用内置函数的场景 。
比如，现在我们想合并列表中的所有单词为一个句子，比较法自己编写和调用库函数的区别:
# ? 正常人能想到的方法@timeshowdef f1(list):s =""for substring in list:s= substringreturn s# ? pythonic 的方法@timeshowdef f2(list):s = "".join(list)return sl = ["I", "Love", "Python"] * 1000 # 为了看到差异 ， 我们把这个列表放大了f1(l)f2(l)
运行输出:
f1 : 0.000227 sec
f2 : 0.000031 sec
3. 少用循环
用 列表推导式 代替循环
用 迭代器 代替循环
用 filter() 代替循环
减少循环次数，精确控制，不浪费CPU
## 返回n以内的可以被7整除的所有数字 。# ? 正常人能想到的方法:@timeshowdef f_loop(n):L=[]for i in range(n):if i % 7 ==0:L.append(i)return L#? 列表推导式@timeshowdef f_list(n):L = [i for i in range(n) if i % 7 == 0]return L# ?迭代器@timeshowdef f_iter(n):L = (i for i in range(n) if i % 7 == 0)return L# ? 过滤器@timeshowdef f_filter(n):L = filter(lambda x: x % 7 == 0, range(n))return L# ? 精确控制循环次数@timeshowdef f_mind(n):L = (i*7 for i in range(n//7))return Ln = 1_000_000f_loop(n)f_list(n)f_iter(n)f_filter(n)f_mind(n)
输出为:
f_loop : 0.083017 sec
f_list : 0.056110 sec
f_iter : 0.000015 sec
f_filter : 0.000003 sec
f_mind : 0.000002 sec
谁快谁慢，一眼便知！
filter配合 lambda 大法就是屌?。。?
4. 避免循环重复计算
如果你有一个迭代器，必须用它的元素做一些耗时计算，比如匹配正则表达式 。你应该将正则表达式模式定义在循环之外，因为最好只编译一次模式，而不是在循环的每次迭代中一次又一次地编译它 。
只要有可能，就应该尝试在循环外进行尽可能多的运算，比如将函数计算分配给局部变量，然后在函数中使用它 。
# ? 应改避免的方式：@timeshowdef f_more(s):import refor i in s:m = re.search(r'a*[a-z]?c', i)# ? 更好的方式：@timeshowdef f_less(s):import reregex = re.compile(r'a*[a-z]?c')for i in s:m = regex.search(i)s = ["abctestabc"] * 1_000f_more(s)f_less(s)
输出为:
f_more : 0.001068 sec
f_less : 0.000365 sec
5. 少用内存、少用全局变量
内存占用是指程序运行时使用的内存量 。为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量 。
Python 访问局部变量比全局变量更有效 。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量 。一个在程序中定义过的全局变量会一直存在，直到整个程序编译完成，所以它一直占据着内存空间 。另一方面，局部变量访问更快 ， 且函数完成后即可回收 。因此，使用多个局部变量比使用全局变量会更好 。
# ? 应该避免的方式：message = "Line1\n"message= "Line2\n"message= "Line3\n"# ? 更好的方式：l = ["Line1","Line2","Line3"]message = '\n'.join(l)# ? 应该避免的方式：x = 5y = 6def add():return x yadd()# ? 更好的方式：def add():x = 5y = 6return x yadd()
总结
本篇文章就到这里了 ， 希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注的更多内容!
python怎么写计时器用面向对象和多向进程timeit
通常在一段程序的前后都用上time.time(),然后进行相减就可以得到一段程序的运行时间，不过python提供了更强大的计时库：timeit
#导入timeit.timeitfrom timeit import timeit
#看执行1000000次x=1的时间：timeit('x=1')#看x=1的执行时间，执行1次(number可以省略，默认值为1000000)：timeit('x=1', number=1)#看一个列表生成器的执行时间,执行1次：timeit('[i for i in range(10000)]', number=1)#看一个列表生成器的执行时间,执行10000次：timeit('[i for i in range(100) if i%2==0]', number=10000)
测试一个函数的执行时间：
from timeit import timeitdef func():
s = 0
for i in range(1000):
s= iprint(s)# timeit(函数名_字符串，运行环境_字符串，number=运行次数)t = timeit('func()', 'from __main__ import func', number=1000)print(t)
此程序测试函数运行1000次的执行时间
repeat:
由于电脑永远都有其他程序也在占用着资源，你的程序不可能最高效的执行 。所以一般都会进行多次试验 ， 取最少的执行时间为真正的执行时间 。
from timeit import repeatdef func():
s = 0
for i in range(1000):
s= i#repeat和timeit用法相似，多了一个repeat参数，表示重复测试的次数(可以不写 ， 默认值为3.)，返回值为一个时间的列表 。t = repeat('func()', 'from __main__ import func', number=100, repeat=5)print(t)
print(min(t))
python记时函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、python记时函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

    推荐阅读


    上一篇：如何确定服务器所需的电源功率？ 怎么查服务器多大功率电源

    下一篇：termux使用postgresql的简单介绍