要测试Python的运行速度,主要方法包括:使用内置模块timeit、使用cProfile模块进行性能分析、优化代码结构和算法、使用更高效的数据结构、利用并行处理和多线程技术。本文将重点介绍如何使用timeit模块来测试Python代码的运行速度,并深入探讨其他方法和优化技巧。 一、使用timeit模块测试Python运行速度 1.1、介绍timeit模块 timeit...
今天小编在这里给大家介绍几种常用的测试代码运行速度的方法。 第一种:使用time模块对代码的运行时间进行统计 效果如下: 我们采用time 模块给所要测试的代码的前后加上时间戳,一个记为start_time,一个记作end_time,最后代码块的运行时间为end_time-start_time,单位为s(秒)。当然在python中还有许多的记录时间的模...
因此,如果您将占程序总运行时间 90%的组件的速度提高一倍,您将得到1/((1–0.9)+(0.9/2))= 1.818,或者说整个程序的速度提高了 82%。比方说,这比将只占总运行时间 25%的组件的速度提高三倍要好,后者的速度只有1/((1–0.25)+(0.25/2))= 1.143,即整体速度提高了 14%。不需要背公式。请记住,将代码的...
Python中测试程序运行速度 调试TensorFlow代码,免不了测试某一块程序的运行时间。在Python里,一般用time.time()和time.clock()测试时间。关于这两个函数哪个更准确,查到了如下资料: python计算程序运行时间 - youxin - 博客园 究竟是使用 time.clock() 精度高,还是使用 time.time() 精度更高,要视乎所在的平台来...
Passmark CPU 单核也能提供一定的参考,尤其是在评估通用计算性能时,但它的测试任务范围不如 Geekbench 广泛。 总结 如果你想了解 Python 程序在不同处理器上的运行速度,建议首选Geekbench 6 单核性能作为主要参考指标,其次可以参考Passmark CPU 单核性能来补充评估。
importtimeitimportnumpyasnpdefsum1():arr=np.random.rand(10000)sum(arr)defsum2():arr=np.random.rand(10000)np.sum(arr)result=timeit.timeit(sum1,number=1000)print(result)result=timeit.timeit(sum2,number=1000)print(result) 从运行结果可以看出numpy的sum()速度大约是python默认的10倍。
稳定:多次反复运行地结果相差不能太大 准确:要和实际情况类似,能准确反映机器算力 适当:耗时适当。比如几分钟,不能太长,也不能太短,就几秒钟可能影响准确性 import datetime import numpy as np import time import matplotlib.pyplot as plt time=np.zeros(10) ...
今天和大家分享一个进度条可视化库,它的名字叫做 tqdm ,可以帮助我们监测程序运行的进度,用户只需要封装可迭代对象即可。 安装 通过命令行直接安装。 pip install tqdm AI代码助手复制代码 也可以使用豆瓣镜像安装。 pip install -i https://pypi.douban.com/simple tqdm ...
ten_thousand=i//10000# 万位 ifunits==ten_thousandandten==thousand:# 是否对称 print(f"新对称数为:{ten_thousand}{thousand}{hundred}{ten}{units}") print("该车的速度为:%.2f"%((i-95859)/2.0)) break 运行结果: 新对称数为:95959 该车的速度为:50.00...
这个问题我也研究了一段时间,我想看看用各种语言写出来会是什么样子,以及每种语言的简单版本与优化后版本的运行速度分别是多少。 注意:本文包含大量的代码,源代码 GitHub 地址(https://github.com/benhoyt/countwords)。或者你也可以跳至性能评测结果。