이 글은 주로 python프로그램 실행 시간을 기록하는 여러 가지 방법에 대한 관련 정보를 소개합니다. 필요하신 친구들은 참고하시면 됩니다.
제가 본 최초의 손글씨는 다음과 비슷합니다.
import datetime def time_1(): begin = datetime.datetime.now() sum = 0 for i in xrange(10000000): sum = sum + i end = datetime.datetime.now() return end-begin print time_1()
출력은 다음과 같습니다. :
➜ Python python time_1.py 0:00:00.280797
파이썬 프로그램 실행 시간을 기록하는 세 가지 방법
다음은 구현 코드와 비교를 위한 파이썬 프로그램 실행 시간을 기록하는 세 가지 방법입니다.
방법 1
import datetime starttime = datetime.datetime.now() #long running endtime = datetime.datetime.now() print (endtime - starttime).seconds
방법 2
start = time.time() run_fun() end = time.time() print end-start
방법 3
start = time.clock() run_fun() end = time.clock() print end-start
방법 1, 2 모두 다른 프로그램이 CPU를 사용하는 시간, 즉 프로그램 시작부터 프로그램 종료까지의 실행시간을 포함합니다. .
방법 3은 프로그램 실행의 CPU 시간만 계산합니다
위 내용은 Python에서 프로그램 실행 시간을 기록하는 방법 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency

ListSandnumpyArraysInpythonHavedifferentmoryfootPrints : ListSaremoreFlexibleButlessMemory-Efficer, whilumpyArraySareOptimizedFornumericalData.1) ListSTorERENFERENCESTOOBJECTS, OverHeadAround64ByTeson64-BitSyStems.2) NumpyArraysTATACONTACOTIGUOU

ToensurePythonScriptTscriptsBecorrectelyRossDevelopment, Staging and Production, UsethesEStrategies : 1) EnvironmberVariblesForsimplesettings, 2) ConfigurationFilesforcomplexSetups 및 3) DynamicLoadingForAdAptability

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.


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