importtime# 导入时间模块defmy_function():total=0foriinrange(1,1000000):total+=i# 计算1到999999的和returntotal start_time=time.time()# 记录开始时间my_function()# 调用目标函数end_time=time.time()# 记录结束时间execution_time=end_time-start_time# 计算并输出执行时间print(f"Function executed in...
@calculate_timedefmy_function():time.sleep(2)my_function() 1. 2. 3. 4. 5. 在上面的代码中,我们使用@calculate_time来装饰函数my_function。当我们调用my_function时,装饰器会自动为函数添加计算执行时间的功能。 输出结果如下所示: AI检测代码解析 Execution time: 2.000101089477539 seconds 1. 正如我们所...
在这个例子中,calculate_sum 函数原本需要三个参数,但是通过 partial 创建了一个新函数 sum_with_b_10,该函数默认将第二个参数 b 设置为 10。因此,每次调用 sum_with_b_10 时,它会自动带入 b=10 进行计算。 二、偏函数在不同场景的应用 1. 在函数式编程中的应用 高阶函数处理数据使用 偏函数一个重要的...
calculate_average([1, 2, 3, 4, 5]) 此装饰器将在调用calculate_average函数时自动记录日志。 3.2.1.2 性能分析装饰器 这里展示一个计算函数执行时间的装饰器: import time def timing_decorator(original_function): @functools.wraps(original_function) def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time....
data_string=["Hello","World","OpenAI"]# 字符串型数据foriinrange(len(data_float)):thread=threading.Thread(target=calculate,args=(data_float[i],data_string[i]))threads.append(thread)thread.start()# 等待所有线程执行完成forthreadinthreads:thread.join()print("All threads have finished execution...
* 1000)) return res return wrapper @log_execution_time def calculate_similarity(ite...
等于(==)和is是Python中对象比较常用的两种方式。简单来说, '==' 操作符比较对象之间的值是否相等,比如下面的例子,表示比较变量a和b所指向的值是否相等。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 a == b 而'is' 操作符比较的是对象的身份标识是否相等,即它们是否是同一个对象,是否指向同一个内存地...
t2 = time() mandel_time = t2 - t1print'It took %s seconds to calculate the Mandelbrot graph.'% mandel_time plt.figure(1) plt.imshow(mandel, extent=(-2,2, -2,2)) plt.show() 现在,尝试运行这个来确保输出是正确的。您可能还会注意到与 Ctypes 版本相比的一些速度改进。
Import a Python module to time specific sections of code. Note: a common module is the datetime module. Obtain the time before a function and again immediately after the function to calculate the execution time. Repeat this with each function to determine which function is taking the longest to...
```pythondefcalculate_sum(numbers):total=0#局部变量fornuminnumbers:total+=numreturntotalnumbers=[1,2,3,4,5]result=calculate_sum(numbers)print(result)#输出15``` 四、使用生成器节省内存 当处理大量数据时,使用生成器可以节省内存,因为生成器只在需要时才生成值,而不是一次性生成所有值并存储在内存中...