다음은 Python 데코레이터를 사용하여 함수 실행 시간을 계산하는 예입니다. 좋은 참조 값이 있으며 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다. 함께 살펴보세요
데코레이터는 Python에서 매우 중요한 역할을 합니다. 능숙하게 사용할 수 있다면 작업 효율이 크게 향상됩니다
오늘은 Python 데코레이터가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
이 문서에서는 주로 Python 데코레이터를 사용하여 함수 실행 시간을 계산합니다
함수가 실행된 시간을 정확하게 계산해야 하는 일부 프로그램에서 이 방법을 사용할 수 있습니다
#coding:utf-8 import urllib2,re,time,random,os,datetime import HTMLParser import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') #计算时间函数 def print_run_time(func): def wrapper(*args, **kw): local_time = time.time() func(*args, **kw) print 'current Function [%s] run time is %.2f' % (func.__name__ ,time.time() - local_time) return wrapper class test: def __init__(self): self.url='' #获取网页页面内容 #即装饰器不管参数有多少,都能使用 @print_run_time def get_html(self,url): headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; rv:16.0) Gecko/20100101 Firefox/16.0'}#设置header req = urllib2.Request(url=url,headers=headers) try: html = urllib2.urlopen(req).read().decode('utf-8') html=HTMLParser.HTMLParser().unescape(html)#处理网页内容, 可以将一些html类型的符号如" 转换回双引号 #html = html.decode('utf-8','replace').encode(sys.getfilesystemencoding())#转码:避免输出出现乱码 except urllib2.HTTPError,e: print(2,u"连接页面失败,错误原因: %s" % e.code) return None except urllib2.URLError,e: if hasattr(e,'reason'): print(2,u"连接页面失败,错误原因:%s" % e.reason) return None return html #在类的内部使用装饰器 @print_run_time def run(self): self.url='http://www.baidu.com' self.get_html(self.url) print 'end' #在外面直接使用装饰器 @print_run_time def get_current_dir(spath): #spath=os.getcwd() #spath=os.path.abspath(os.curdir) for schild in os.listdir(spath): schildpath=spath+'/'+schild if os.path.isdir(schildpath): get_current_dir(schildpath) else: print schildpath if __name__ == '__main__': my_test=test() my_test.run() spath=os.path.abspath('.') get_current_dir(spath)
실행 결과:
current Function [get_html] run time is 0.29 end current Function [run] run time is 0.29 05.python_study/03.decorator.py current Function [get_current_dir] run time is 0.00
관련 권장 사항:
Python 데코레이터를 기반으로 데코레이트된 클래스의 메서드
위 내용은 Python 데코레이터를 사용하여 함수 실행 시간 계산의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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