import timeit# print addition of first 1 million numbersdef addition(): print('Addition:', sum(range(1000000)))# run same code 5 times to get measurable datan = 5# calculate total execution timeresult = timeit.timeit(stmt='addition()', globals=globals(), number=n)# calculate the exe...
Timer : -end_time : float Timer : +start() : void Timer : +stop() : void Timer : +get_execution_time() : float 在上面的类图中,我们定义了一个Timer类,它包含私有属性start_time和end_time,以及公有方法start()、stop()和get_execution_time(),分别用于开始计时、停止计时和获取执行时间。 流程...
local_time = utc_time.to("Asia/Shanghai") # 转换为上海时区 print(local_time) # 输出: 2023-10-25T22:30:00+08:00 人性化时间描述 python past = arrow.get("2023-10-20") print(now.humanize(past)) # 输出: 5 days ago 适用场景 复杂时区处理、用户友好的时间显示。 5. pendulum 第三方库...
Queue 是多进程安全的队列,可以实现多进程之间的数据传递。它主要有两个函数,put和get。 put() 用以插入数据到队列中,put 还有两个可选参数:blocked 和 timeout。如果 blocked 为 True(默认值),并且 timeout 为正值,该方法会阻塞 timeout 指定的时间,直到该队列有剩余的空间。如果超时,会抛出 Queue.Full 异常。
最基础的计时装饰器通过time模块来测量函数的运行时间。下面是一个简单的例子: import time def timing_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time()
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() env.set_parallelism(1)# 从文件读取数据也是批处理,所以要设置执行模式为 BATCHenv.set_runtime_mode(RuntimeExecutionMode.BATCH)# 读取本地文件,文件的一行就是 DataStream 内部的一个元素ds = env.read_text_file("data.log") ...
get_execution_time() same as get_execution_timestamp() returns a floating points with seconds as unit. get_delta_time() returns the time difference between the current call (start(), tick() or stop()) and the last call. get_execution_count() returns the number of times the codelet has...
1importtime2importthreading34defaddNum():5globalnum#在每个线程中都获取这个全局变量6print('--get num:',num )7time.sleep(1)8lock.acquire()#修改数据前加锁9num -=1#对此公共变量进行-1操作10lock.release()#修改后释放1112num = 100#设定一个共享变量13thread_list =[]14lock = threading.Lock()...
(*args,**kwargs):s=datetime.datetime.now()_=function(*args,**kwargs)e=datetime.datetime.now()print("Execution Time :{}".format(e-s))return_returnwrapperclassHelloWorld(Resource):@monitordefget(self):return{"hello":"world"}api.add_resource(HelloWorld,"/")if__name__=="__main__":...
# Approach 2: Execution time print(timeit.timeit('remove_duplicates([1, 2, 3, 1, 7])', globals=globals(), number=10000)) 对比这两种方法,结果表明,使用集合删除重复值是更加高效的。虽然时间差异看似很小,但实际上在有一个非常大的列表时,能帮你节省很多的时间。