1、@timer:测量执行时间 优化代码性能是非常重要的。@timer装饰器可以帮助我们跟踪特定函数的执行时间。通过用这个装饰器包装函数，我可以快速识别瓶颈并优化代码的关键部分。下面是它的工作原理:import timedef timer(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*...
from threading import Timer # 打印时间函数 def printTime(inc): print(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) t = Timer(inc, printTime, (inc,)) t.start() # 5s printTime(5) Timer 函数第一个参数是时间间隔(单位是秒),第二个参数是要调用的函数名,第三个参数是调用函数的参数(tu...
timer_job = MoJobTimer.mgr(ismaster=True).one(timer_id) #记录线程开始执行时间 t = MoJobLog.new() t.timer_id,t.timer_name = timer_id,timer_job.name t.thr_name,t.is_alive = self.__timer.getName(),self.__timer.isAlive() t.job_status = DicMap.RUN_START t = t.save() log_...
starttime = time.time() print 'start:%f' % starttime for i in range(10): print i endtime = time.time() print 'end:%f' % endtime print 'total time:%f' % (endtime-starttime) 在程序中的不同位置调用time.time()就可以得到运行到那个地方的时间,了解不同部分消耗的时间。 有了这个方法,...
from threadingimportTimer deffunc(para):print(para)print("func exexuted")deftimer(delay):hit="timer called func"t=Timer(delay,func,(hit,))# 三个参数分别是:延迟时间调用函数(传入调用函数的参数(必须是tuple))t.start()timer(3.0) 实现非阻塞是通过另起一个线程实现的,这并不令人惊讶。
start(self): if self.is_started: return self.is_started = True self.inner_board.createNewTetris() self.timer.start(self.fps, self) '''暂停/不暂停''' def pause(self): if not self.is_started: return self.is_paused = not self.is_paused if self.is_paused: self.timer.stop() self....
print('time:%d'%(end_time-start_time)) print('finish') 输出: a,b,c:0,500,500 a,b,c:200,375,425 a,b,c:375,200,425 a,b,c:500,0,500 time:0 finish 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. ...
t.start() # 2s printTime(2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Timer函数:第一个参数是时间间隔(单位是秒),第二个参数是要调用的函数名,第三个参数是调用函数的参数(tuple) 缺点:threading 模块中的 Timer 是一个非阻塞函数,无法完成定时任务 ...
在上面的代码中，timer() 函数是一个自定义装饰器函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数 wrapper()。在 wrapper() 函数内部，首先记录函数执行的开始时间 start_time，然后调用被装饰的函数 func，并记录函数执行的结束时间 end_time。最后，打印函数执行时间，并返回原函数的执行结果。自定义装饰器的...
b # add.serve() # 异步服务 @deploy(host="127.0.0.1", port=9510) async def async_add(a: int, b: int): return a + b # async_add.serve() # 流式服务 @deploy(host="127.0.0.1", port=9511) def stream_numbers(start: int, end: int): for i in range(start, end + 1): time....