


Approches efficaces pour les délais en Python
Lorsque vous travaillez avec des scripts Python, il peut s'avérer nécessaire d'incorporer des délais pour contrôler le flux et le calendrier des événements. Cette question explore les méthodes d'implémentation des délais en Python.
Une approche efficace consiste à utiliser le module time. En important le module et en utilisant la fonction sleep(), il est possible d'arrêter l'exécution du script pendant une durée spécifiée. Par exemple, l'extrait de code suivant retarde l'exécution de 2,5 secondes :
import time time.sleep(2.5)
Pour un timing plus précis, vous pouvez utiliser la fonction sleep avec un argument fractionnaire. Cela vous permet de spécifier des retards avec une précision décimale.
Une autre approche pour les retards récurrents consiste à utiliser une boucle qui vérifie l'heure actuelle et la compare à une heure cible. Une fois l’heure cible atteinte, l’action souhaitée est exécutée. Voici un exemple :
import time while True: current_time = time.time() if current_time >= target_time: # Perform the desired action target_time += 60 # Increment the target time by 1 minute time.sleep(0) # Yield to other processes
Dans cet exemple, le script vérifie en permanence l'heure actuelle et exécute l'action souhaitée toutes les minutes. L'appel time.sleep(0) garantit que le script cède le pas aux autres processus, leur permettant de s'exécuter sans être bloqués par la boucle continue.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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