print("程序的运行时间为:%f秒"%run_time)# 输出程序的运行时间 1. 完整代码 将上面的每一步结合起来,形成完整的代码如下: importtime start_time=time.time()# 记录程序开始执行的时间# 这是要执行的代码foriinrange(1000000):print(i)end_time=time.time()# 记录程序结束执行的时间run_time=end_time-st...
print(f"程序运行时长:{run_time}秒") 1. 解释: 我们使用print函数来打印程序运行时长。我们使用f-string来格式化字符串,并在其中插入变量run_time。 完整代码示例 importtime start_time=time.time()# 在这里写下你的代码end_time=time.time()run_time=end_time-start_timeprint(f"程序运行时长:{run_tim...
AI代码解释 defadd_sum(start,end):ifstart<=end:res=sum(range(start,end+1))print(res)else:print('计算范围不正确:起点大于终点')if__name__=='__main__':start=1end=1*10000*10000add_sum(start,end) 2、运行时间 导入第三方库:potime 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip ...
importtimeimportdatetime#print('my name:%s'%time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))#print('my name2:%s'%time.strftime("%a %b %d %H:%M:%S %Y", time.localtime()))defrun_fun(num): i=0cycle =10000000*numwhilei<cycle: i+=1print("run process") starttime = date...
在本地的D盘创建一个python脚本,文件名字为Runtime.py,文件内容如下: print('RuntimeDemo') 注意:如果Python脚本里面有文件路径,则要进行转换,比如 ./ 指的是javaweb项目的当前项目路径,而不是Python脚本的当前路径。 创建RuntimeFunction.java类,内容如下: ...
定义一个函数run(): def run(): start = time.time() for i in range(1000): j = i * 2 for k in range(j): t = k print(t) end = time.time() print('程序执行时间: ',end - start) 可以看到,程序执行时间是5.73039174079895s。 现在,让我们用time.clock()来看看程序执行过程中CPU执行了...
time.perf_counter() 函数返回一个高精度的性能计数器,通常用于测量较小代码块的执行时间。 import time start_time = time.perf_counter() # 执行你的代码 end_time = time.perf_counter() execution_time = end_time - start_time print(f"代码执行时间:{execution_time} 秒") ...
Pi estimate and a neat formattedtime."""start_time = time.time()for_inrange(n_repeats):estimate_pi(n_points, only_time)ifonly_time:print(f"{(time.time() - start_time)/n_repeats:.4f}")else:print(f"Estimating pi took{(time.time() - start_...
defrun(self):print("开始线程:"+self.name)print_time(self.name,self.counter,5)print("退出线程:"+self.name)defprint_time(threadName,delay,counter):whilecounter:ifexitFlag:threadName.exit()time.sleep(delay)print("%s: %s"%(threadName,time.ctime(time.time()))counter-=1# 创建新线程 thread...
此解决方案测量 Wall time，即总运行时间，而不是 CPU 时间。这里我们将计算“addition()”函数的执行时间。我们将运行该addition()函数五次以获得平均执行时间。import timeit# print addition of first 1 million numbersdef addition(): print('Addition:', sum(range(1000000)))# run same code 5 times ...