Python-Zeitverzögerungen: Ein umfassender Leitfaden
Beim Erstellen von Python-Skripten ist es oft notwendig, Zeitverzögerungen einzubauen, um den Ausführungsfluss zu steuern oder zu implementieren spezifische periodische Aufgaben. In diesem Artikel werden verschiedene Methoden zum Erreichen von Zeitverzögerungen in Python erläutert.
Methode: time.sleep()
Die einfachste Methode ist die Verwendung von time.sleep ()-Funktion, die die Programmausführung für eine bestimmte Dauer unterbricht. Um beispielsweise eine Verzögerung von 2,5 Sekunden zu implementieren, fügen Sie einfach die folgende Zeile ein:
import time time.sleep(2.5)
Beispiel:
Um den Nutzen von Zeitverzögerungen zu demonstrieren, erstellen wir ein Skript, das ungefähr alle 60 Sekunden „Dies wird einmal pro Minute gedruckt“ ausgibt:
import time while True: print("This prints once a minute.") time.sleep(60) # Delay for 60 seconds (1 minute).
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Zeitverzögerungen in Python implementieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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