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time.time()函数的作用 如何用Python装饰器计算函数运行时间?

如何用python装饰器计算函数运行时间?

关于装饰师,我不会再解释了。您可以在我的标题链接中看到文章pythondecorator:

使用decorators计算函数的运行时间。第一个想法是在decorators中记录函数执行的两侧的时间戳,然后减去它们得到函数的运行时间,如下所示:

您可以得到函数运行的秒数,运行结果如下所示:

使用此模块测量和修改以前的decorator。修改后的decorator如下:

time.time()函数的作用 如何用Python装饰器计算函数运行时间?

运行结果:

timeit模块用于测量一小段代码的执行时间。它的方法如下:

只写了一些常用的方法,还有其他的方法你可以自己浏览

当然,用timeit模块代替decorator是非常方便的

以上只是用python中的decorator来测量代码的运行时间。

python打印出函数执行所用时间?

有两种方法(我用的是python27):

1。加载导入时间模块,大致计算如下:print“@%s,{%s}start”%(时间.strftime(“%x”时间.localtime()),func.nameback=func(args)print“@%s,{%s}end”%(时间.strftime(“%x”时间.localtime()),功能名称

python能否进行大规模数值计算?

当你问这个问题时,你可能主要怀疑python的性能。事实上,python的许多更好的模块都是用c语言编写的,例如,numpy是一个常用的python数值计算库,它是用c语言实现的,而且计算机的配置也不像十年前那么低。今年,python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作为人工智能产品开发中最流行的编程语言,人工智能相关产品的开发自然离不开大数据的支持,因此python能否进行大规模的数值计算,毋庸置疑。

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