python程序运行时间

最早见过手写的,类似于下面这种: 1 import datetime 2 3 def time_1(): 4 begin = datetime.datetime.now() 5 sum = 0 6 for i in xrange(10000000): 7 sum = sum + i 8 end = datetime.datetime.now() 9 return end-begin 10 11 print time_1() 输出如下: ? Python python time_1.py 0:00

操作系统 : CentOS7.3.1611_x64 python版本:2.7.5 问题描述 1.Python开发的程序在使用过程中很慢,想确定下是哪段代码比较慢: 2.Python开发的程序在使用过程中占用内存很大,想确定下是哪段代码引起的: 解决方案 使用profile分析分析cpu使用情况 profile介绍: https://docs.python.org/2/library/profile.html 可以使用profile和cProfile对python程序进行分析,这里主要记录下cPr

1. Python是一门解释型语言? 我初学Python时,听到的关于Python的第一句话就是,Python是一门解释性语言,我就这样一直相信下去,直到发现了*.pyc文件的存在.如果是解释型语言,那么生成的*.pyc文件是什么呢?c应该是compiled的缩写才对啊! 为了防止其他学习Python的人也被这句话误解,那么我们就在文中来澄清下这个问题,并且把一些基础概念给理清.   2. 解释型语言和编译型语言   计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级语言程序的时候,就需要一个

列一下自己过去一年阅读的Python相关书籍,评论是在本人阅读完书籍并完成书中所有测试用例的基础上编写的: <Python Cookbook 3rd>5星 ,绝对值得阅读!直接看英文版吧,中文翻译的如何不太清楚.对于高手就当是复习功课了,总有一些地方记得不是很清楚. <Cython - A Guide for Python Programmers> 5星 by Kurt W. Smith, O'Reilly 2015 如果你想封装一个C的库,或者别人封装的C库在你的平台下不能够使用

1. 安装py2exe 2. 将打包文件与被打包文件放在同一个文件夹下. 例如,你需要将test.py打包成exe,那么test.py就是被打包文件,那么打包文件呢,写一个setup.py文件,内容如下: # setup.pyfrom distutils.core import setupimport py2exesetup(console=["test.py"]) 放在同一个目录的目的是因为在console = ["test.py"]时,不用考虑路径问题,注意,你

1026. 程序运行时间(15) 要获得一个C语言程序的运行时间,常用的方法是调用头文件time.h,其中提供了clock()函数,可以捕捉从程序开始运行到clock()被调用时所耗费的时间.这个时间单位是clock tick,即"时钟打点".同时还有一个常数CLK_TCK,给出了机器时钟每秒所走的时钟打点数.于是为了获得一个函数f的运行时间,我们只要在调用f之前先调用clock(),获得一个时钟打点数C1:在f执行完成后再调用clock(),获得另一个时钟打点数C2:两次获得的时钟打

Python程序员糟糕的一天!! 第一张图是上午上班前,第二张图是下午下班前,一天下来就加了一个return! 为了方便你们看懂具体(主要)的改动,我加了第三张图(上班前)和第四张图(下班前). 第一张图(因图片显示不完整而看不清楚的,请在"在新标签页中打开图片"): 第二张图: 第三张图: 第四张图: 上班前代码: #!/usr/bin/python # encoding: utf-8 # -*- coding: utf8 -*- """ Created

学习任何一门语言的第一步,首先要写个'hello world',这算是程序员的一个传统.但在写之前,还有注意几个问题. 首先,python是一门脚本语言,而脚本语言的特点就是:我们写的代码会先由解释器进行编译以后,再去执行.但是当我们的程序运行在操作系统之上时,系统并没有那么智能,能够自动识别出我们要用哪个解释器去解释我们的代码(windows则通过后缀名关联执行程序,所以不用声明也可以,但是我们的代码更多在linux上运行,所以解释器的声明算是必须的),所以,我们必须要声明我们的解释器是什么.

关于Python Python是一门解释性的,面向对象的,并具有动态语义的高级编程语言.它高级的内置数据结构,结合其动态类型和动态绑定的特性,使得它在快速应用程序开发(Rapid Application Development)中颇为受欢迎,同时Python还能作为脚本语言或者胶水语言讲现成的组件或者服务结合起来.Python支持模块(modules)和包(packages),所以也鼓励程序的模块化以及代码重用. 关于本文 Python简单.易学的语法可能会误导一些Python程序员(特别是那些