import timeitfor i in range(1000): print(i)execution_time = timeit.timeit(number = 50)print("运行时长：",execution_time)使用 datetime 模块使用 Python 中的 datetime 模块的 datetime.now() 函数记录开始和结束的时间戳，并计算差值来获取代码执行时间。from datetime import datetimestart_time = dat...
execution_time = timer.timeit(number=1000) # 执行代码1000次 print(f"代码执行平均时间:{execution_time / 1000} 秒") 3. 使用cProfile模块进行性能分析 Python 的cProfile模块用于执行代码的性能分析。它会生成一个分析报告,显示函数调用次数、执行时间和内存占用等信息。 import cProfile def your_function()...
在Python中,你可以通过以下步骤来计算代码的执行时间: 导入Python的时间模块: 通常使用time模块中的time()函数来获取当前时间戳。 记录代码开始执行前的时间: 在开始执行目标代码块之前,记录当前时间。 执行需要计算时间的代码块: 这部分是你要测量的代码。 记录代码执行完成后的时间: 在代码块执行完毕后,再次记录当...
importtime# 导入time库defexample_function(n):# 定义函数total=0# 初始化总和foriinrange(n):# 循环total+=i# 累加returntotal# 返回总和start_time=time.time()# 记录开始时间result=example_function(1000000)# 执行函数end_time=time.time()# 记录结束时间execution_time=end_time-start_time# 计算执行时...
前几天发布的Mojo编程语言已经有人收到测试邀请。目前有人放出了2组测试结果:一个是Mandelbrot(这是一个数学概念,可以用来产生复杂的几何结构)代码,Python执行需要1184ms,而Mojo执行仅需要27ms,1/50左右的时间。如果使用向量计算Mandelbrot,Python需要240ms,而Mojo只要2ms!性能十分卓越!真是期待Mojo正式发布啊~~...
python内置了timeit模块,通过它可以很简单的计算出代码执行时间,可以通过number参数控制代码的执行次数,非常好用。 更详细的实用方法可以参考:http://docs.python.org/2/library/timeit.html >>> import timeit >>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000) ...
Python 还从其他编程语言(而不是本机代码)导入外部库。简单地说,这些因素是导致 Python 速度缓慢的主要原因,但是这确实是个问题!很重要吗?对于最终用户来说,这几乎没有什么区别。不管程序是以 0.0001 秒还是 0.001 秒的时间运行,都不重要。此外,如果你的计算速度是一个重要的因素,那么值得注意的是,汇编级语言将...