


Wie kann ich die Gesamtausführungszeit meines Python-Programms genau messen?
So überwachen Sie die Ausführungszeit eines Python-Programms
Die Messung der Ausführungszeit eines Python-Programms ist entscheidend für die Optimierung der Leistung und die Identifizierung von Engpässen . Während das Timeit-Modul für das Benchmarking kurzer Codeschnipsel nützlich ist, reicht es nicht aus, wenn es um das Timing eines gesamten Programms geht. Hier ist eine einfache und effektive Lösung für diese Aufgabe:
Schritt 1: Zeitmodul importieren
import time
Schritt 2: Uhr starten
Erfassen Sie beim Start des Programms den aktuellen Zeitstempel mit time.time() Funktion:
start_time = time.time()
Schritt 3: Führen Sie Ihr Programm aus
Führen Sie hier die Hauptlogik Ihres Programms aus.
Schritt 4: Beenden Sie die Uhr
Sobald Ihr Programm abgeschlossen ist, notieren Sie das Ende Zeit:
end_time = time.time()
Schritt 5: Ausführungszeit berechnen
Subtrahieren Sie die Startzeit von der Endzeit, um die Ausführungszeit zu erhalten:
execution_time = end_time - start_time
Schritt 6 (optional): Ausführungszeit drucken
Der Einfachheit halber, Sie kann die Ausführungszeit auf der Konsole ausdrucken:
print("--- %s seconds ---" % execution_time)
Beispielausgabe:
Angenommen, die Ausführung Ihres Programms dauert etwa 0,76 Sekunden, lautet die Ausgabe:
--- 0.764891862869 seconds ---
Dieser Ansatz ermöglicht eine genaue Messung der Laufzeit Ihres Programms und hilft Ihnen, seine Effizienz zu bewerten und informiert zu sein Optimierungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Gesamtausführungszeit meines Python-Programms genau messen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.
