


Bagaimanakah Saya Boleh Mengukur Jumlah Masa Pelaksanaan Program Python Saya dengan Tepat?
Cara Memantau Masa Pelaksanaan Program Python
Mengukur masa pelaksanaan program Python adalah penting untuk mengoptimumkan prestasi dan mengenal pasti kesesakan . Walaupun modul timeit berguna untuk menanda aras coretan kod pendek, modul ini kurang apabila ia berkaitan dengan pemasaan keseluruhan program. Berikut ialah penyelesaian yang mudah dan berkesan untuk tugas ini:
Langkah 1: Import Modul Masa
import time
Langkah 2: Mulakan Jam
Semasa program bermula, tangkap cap masa semasa menggunakan time.time() fungsi:
start_time = time.time()
Langkah 3: Jalankan Program Anda
Laksanakan logik utama program anda di sini.
Langkah 4: Tamatkan Jam
Setelah program anda selesai, rekodkan penghujungnya masa:
end_time = time.time()
Langkah 5: Kira Masa Pelaksanaan
Tolak masa mula dari masa tamat untuk mendapatkan masa pelaksanaan:
execution_time = end_time - start_time
Langkah 6 (Pilihan): Perlaksanaan Cetak Masa
Untuk kemudahan, anda boleh mencetak masa pelaksanaan ke konsol:
print("--- %s seconds ---" % execution_time)
Contoh Output:
Andaikan program anda mengambil masa kira-kira 0.76 saat untuk dijalankan, outputnya ialah:
--- 0.764891862869 seconds ---
Pendekatan ini menyediakan ukuran tepat masa jalan program anda, membantu anda menilai kecekapannya dan membuat pengoptimuman termaklum.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengukur Jumlah Masa Pelaksanaan Program Python Saya dengan Tepat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
