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  • import datetime # from time import time ...interval = (time1 - time0).total_seconds() # 如果时间差在1秒内,.seconds方法得出的结果为0 print(interval) 注意: 一般控制台输出的个位数...

     

    import datetime
    # from time import time
    
    time0 = datetime.datetime(2020,1,3,21,11,31,994824)
    time1 = datetime.datetime(2020,1,3,21,11,32,765880)
    interval = (time1 - time0).total_seconds()  # 如果时间差在1秒内,.seconds方法得出的结果为0
    print(interval)
    

    注意: 一般控制台输出的个位数前面会加上0,比如2020:01:03,21:12:09:031839,而写在datetime.datetime(…)中时,要把前面的0去掉,直接个位数计算即可,最后的031839就单独计算,不放在里面(其他更好的方法还不晓得ㄒoㄒ)

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  • python 计算程序运行时间:6.760052s一、import time二、start =time.clock()三、#执行程序,比如计算1到100的和。sum=0for i in range(1,101):sum=sum+iprint(sum )四、end = time.clock()print('Running time: %s ...

    python 计算程序运行时间:

    6.760052s

    一、import time

    5ba44c4f000105f402340174.jpg

    二、start =time.clock()

    5ba44c5000011cd702370182.jpg

    三、#执行程序,比如计算1到100的和。

    sum=0

    for i in range(1,101):

    sum=sum+i

    print(sum )

    5ba44c500001150e02880186.jpg

    四、end = time.clock()

    print('Running time: %s Seconds'%(end-start))#其中end-start就是程序运行的时间,单位是秒。

    5ba44c500001332804090248.jpg

    五、

    #全部程序如下

    import time

    start =time.clock()

    sum=0

    for i in range(1,101):

    sum=sum+i

    print(sum )

    end = time.clock()

    print('Running time: %s Seconds'%(end-start))

    #输出结果

    5ba44c500001f4ca04520073.jpg

    1、问题:

    用python计算昨天,今天,明天的日期是这个格式么?Python2.7(r27:82525,Jul42010,09:01:59)[MSCv.150032bit(Intel)]onwin32Type&防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    给定你两个日期,如何计算这两个日期之间间隔几天,几个星期,几个月,几年?

    为什么Python适合科学计算?毫不夸张的说,你用python开发程序只要fortran的1/10时间。4.其他。它丰富而且统一,不像C++的库那么杂(好比linux的各种发行版),python学好n防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    2、解决方法:

    我有个问题想请教下,如何用python计算出某目录中所有文件存...1234567891011import osimport datetime path =&n防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    标准模块datetime和第三方包dateutil(特别是dateutil的rrule.count方法)能非常简单迅速的帮你解决这个问题。

    Python构造日期对象和计算日期间天数差的问题python时间模块time,日期模块datetime,格式化用strftime()>>>importdatetime>>防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    from dateutil import rrule import datetime def weeks_between(start_date, end_date): weeks = rrule.rrule(rrule.WEEKLY, dtstart=start_date, until=end_date) return weeks.count( )

    Python构造日期对象和计算日期间天数差的问题python时间模块time,日期模块datetime,格式化用strftime()>>>importdatetime>>>help(datetime)查看2009年5月31日和2009...防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    rrule方法允许你根据日期(DAILY),星期(WEEKLY),年(YEARLY)来设置尺度计算。下面用一段代码来测试一下:

    pytho将txt文件转换为列表问:想把这些带空格的文字转化为python中列表,就是['大数据','和’,......]...答:importrecontent="大数据和社会"datas=re.s防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    if _ _name_ _=='_ _main_ _': starts = [datetime.date(2005, 01, 04), datetime.date(2005, 01, 03)] end = datetime.date(2005, 01, 10) for s in starts: days = rrule.rrule(rrule.DAILY, dtstart=s, until=end).count( ) print "%d days shows as %d weeks "% (days, weeks_between(s, end))

    pytho怎么安装tensor答:easy_install或者pip都可以,要看你这个tensor是啥时候的东西了,应该pip能解决!你在python的安装目录下找pip,之后放到path里面去,之后运行pip--help去看详细的命令介绍,很简单的PS:如果在windows下,python包安装会很费劲,不是少了...防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    将输出这样的结果:

    初学Pytho2.7关于整数相加的问题!问:#-*-coding:utf-8-*-sum=0forxin【1,2,3,4,5,6,7,8,9,10】:...答:所说所有的变量都是对象。对象在pytho防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    7 days shows as 1 weeks

    如何用pytho写rhino文件答:1、首先下载MAC版的64位Eclipse,然后解压缩。2、下载Python。MAC自带的是的python版本比较老,所以去下个新版本,下载后安装,dmg的pyth防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    8 days shows as 2 weeks

    为什么python中>>>print可以运行,而>>>print"ilo...答:为什么python中>>>print可以运行,而>>防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    Rrule计算是以整数计算的,它不会返回0.5星期之类的结果,所以8天会被算为两个星期。

    pytho安装路径错误怎么卸载问:python安装时路径写错,忘记这个电脑没没E盘,安装失败,卸载时总报错,...答:可以重启一下你的电脑然后安装电脑管家在电脑上通过工具箱的软件管理,自动卸载该软件即防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    当然你可以不必定义一个尺寸,直接一句return rrule.rrule(rrule.WEEKLY, dtstart=start_date, until=end_date).count( )就可以得到结果。

    pytho编写脚本用于什么测试答:PY可以实现很多东西的自动化啊主要可以写一些脚本帮助解决一些重复性劳作以及解决程序的一些自动化防抓取,突袭网提供内容,请查看原文。

    希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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  • **问题描述:**有如下程序输出日志,计算程序运行时间,显示花费623分钟?start time:2019-03-15 19:45:31.237894end time:2019-03-17 06:09:01.415541It cost 623 minutes相关代码:import datetimes = '2019-03-15...

    **问题描述:**有如下程序输出日志,计算程序运行时间,显示花费623分钟?

    start time:2019-03-15 19:45:31.237894

    end time:2019-03-17 06:09:01.415541

    It cost 623 minutes

    相关代码:

    import datetime

    s = '2019-03-15 19:45:31'

    s_datetime = datetime.datetime.strptime(s, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

    e = '2019-03-17 06:09:01'

    e_datetime = datetime.datetime.strptime(e, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

    result = (e_datetime - s_datetime).seconds // 60

    # output

    # Out[50]: 623

    但是,当我实际计算时间花费时,可不止623分钟,问题错在哪里呢?

    问题原因:

    # seconds 这个属性只计算时间差中的小时、分钟和秒部分的和,不包括时间差中的天数

    result = (e_datetime - s_datetime).seconds // 60

    # total_seconds() 这个会获得时间差总的时间,并转换为秒

    result = (e_datetime - s_datetime).total_seconds() // 60

    总结

    以上所述是小编给大家介绍的python利用datetime模块计算程序运行时间,希望对大家有所帮助,也非常感谢大家对python博客网站的支持!

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  • 运行复杂的Python程序时,执行时间会很长,这时也许想提高程序的执行效率。但该怎么做呢?首先,要有个工具能够检测代码中的瓶颈,例如,找到哪一部分执行时间比较长。接着,就针对这一部分进行优化。同时,还需要...

    在运行复杂的Python程序时,执行时间会很长,这时也许想提高程序的执行效率。但该怎么做呢?

    首先,要有个工具能够检测代码中的瓶颈,例如,找到哪一部分执行时间比较长。接着,就针对这一部分进行优化。

    同时,还需要控制内存和CPU的使用,这样可以在另一方面优化代码。

    因此,在这篇文章中我将介绍7个不同的Python工具,来检查代码中函数的执行时间以及内存和CPU的使用。

    1. 使用装饰器来衡量函数执行时间

    有一个简单方法,那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间,并输出结果:

    import time

    from functools import wraps

    def fn_timer(function):

    @wraps(function)

    def function_timer(*args, **kwargs):

    t0 = time.time()

    result = function(*args, **kwargs)

    t1 = time.time()

    print ("Total time running %s: %s seconds" %

    (function.func_name, str(t1-t0))

    )

    return result

    return function_timer

    接着,将这个装饰器添加到需要测量的函数之前,如下所示:

    @fn_timer

    def myfunction(...):

    ...

    例如,这里检测一个函数排序含有200万个随机数字的数组所需的时间:

    @fn_timer

    def random_sort(n):

    return sorted([random.random() for i in range(n)])

    if __name__ == "__main__":

    random_sort(2000000)

    执行脚本时,会看到下面的结果:

    Total time running random_sort: 1.41124916077 seconds

    2. 使用timeit模块

    另一种方法是使用timeit模块,用来计算平均时间消耗。

    执行下面的脚本可以运行该模块。

    python -m timeit -n 4 -r 5 -s "import timing_functions" "timing_functions.random_sort(2000000)"

    这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

    在输出的末尾,可以看到以下结果:

    4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop

    这表示测试了4次,平均每次测试重复5次,最好的测试结果是2.08秒。

    如果不指定测试或重复次数,默认值为10次测试,每次重复5次。

    3. 使用Unix系统中的time命令

    然而,装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时,unix time实用工具就非常有用。

    运行time实用工具:

    $ time -p python timing_functions.py

    输出结果为:

    Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds

    real 1.49

    user 1.40

    sys 0.08

    第一行来自预定义的装饰器,其他三行为:

    real表示的是执行脚本的总时间

    user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。

    sys表示的是执行内核函数消耗的时间。

    注意:根据维基百科的定义,内核是一个计算机程序,用来管理软件的输入输出,并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。

    因此,Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。

    4. 使用cProfile模块

    如果想知道每个函数和方法消耗了多少时间,以及这些函数被调用了多少次,可以使用cProfile模块。

    $ python -m cProfile -s cumulative timing_functions.py

    现在可以看到代码中函数的详细描述,其中含有每个函数调用的次数,由于使用了-s选项(累加),最终结果会根据每个函数的累计执行时间排序。

    201541103516157.jpg?201531103542

    读者会发现执行脚本所需的总时间比以前要多。这是由于测量每个函数的执行时间这个操作本身也是需要时间。

    5. 使用line_profiler模块

    line_profiler模块可以给出执行每行代码所需占用的CPU时间。

    首先,安装该模块:

    $ pip install line_profiler

    接着,需要指定用@profile检测哪个函数(不需要在代码中用import导入模块):

    @profile

    def random_sort2(n):

    l = [random.random() for i in range(n)]

    l.sort()

    return l

    if __name__ == "__main__":

    random_sort2(2000000)

    最好,可以通过下面的命令获得关于random_sort2函数的逐行描述。

    $ kernprof -l -v timing_functions.py

    其中-l表示逐行解释,-v表示表示输出详细结果。通过这种方法,我们看到构建数组消耗了44%的计算时间,而sort()方法消耗了剩余的56%的时间。

    201541103623876.jpg?201531103641

    同样,由于需要检测执行时间,脚本的执行时间更长了。

    6. 使用memory_profiler模块

    memory_profiler模块用来基于逐行测量代码的内存使用。使用这个模块会让代码运行的更慢。

    安装方法如下:

    pip install memory_profiler

    另外,建议安装psutil包,这样memory_profile会运行的快一点:

    $ pip install psutil

    与line_profiler相似,使用@profile装饰器来标识需要追踪的函数。接着,输入:

    $ python -m memory_profiler timing_functions.py

    脚本的执行时间比以前长1或2秒。如果没有安装psutil包,也许会更长。

    201541103657211.jpg?201531103716

    从结果可以看出,内存使用是以MiB为单位衡量的,表示的mebibyte(1MiB = 1.05MB)。

    7. 使用guppy包

    最后,通过这个包可以知道在代码执行的每个阶段中,每种类型(str、tuple、dict等)分别创建了多少对象。

    安装方法如下:

    $ pip install guppy

    接着,将其添加到代码中:

    from guppy import hpy

    def random_sort3(n):

    hp = hpy()

    print "Heap at the beginning of the functionn", hp.heap()

    l = [random.random() for i in range(n)]

    l.sort()

    print "Heap at the end of the functionn", hp.heap()

    return l

    if __name__ == "__main__":

    random_sort3(2000000)

    运行代码:

    $ python timing_functions.py

    可以看到输出结果为:

    201541103732081.jpg?201531103754

    通过在代码中将heap()放置在不同的位置,可以了解到脚本中的对象创建和删除操作的流程。

    希望这篇文章能偶帮到你!^_^

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