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How Can I Efficiently Measure the Total Execution Time of My Python Program?

测量 Python 程序的执行时间

在 Python 中,量化程序的执行时间是一个常见的需求,特别是出于性能优化和调试目的。本文解决了测量 Python 脚本总执行时间的具体挑战。

虽然 timeit 模块对于小代码片段的计时非常有效,但它不适合测量整个程序的运行时间。因此,我们提出了一种使用时间模块的简单方法:

import time

# Record the start time
start_time = time.time()

# Execute the main program logic
main()

# Get the elapsed time
elapsed_time = time.time() - start_time

# Print the result
print("--- %s seconds ---" % elapsed_time)

此方法假设您的程序至少需要十分之一秒来运行。然后打印经过的时间(以秒为单位),计算出执行整个脚本所需的时间。此方法提供了一种清晰简洁的方法来确定 Python 程序的总执行时间。

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有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

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在Python中,可以通过多种方法连接列表并管理重复元素:1)使用 运算符或extend()方法可以保留所有重复元素;2)转换为集合再转回列表可以去除所有重复元素,但会丢失原有顺序;3)使用循环或列表推导式结合集合可以去除重复元素并保持原有顺序。

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