prod=calcProd()endTime=time.time()# ➌print('The result is %s digits long.'%(len(str(prod)))# ➍print('Took %s seconds to calculate.'%(endTime-startTime))# ➎ 在➊,我们定义了一个函数calcProd()来遍历从 1 到 99999 的整数,并返回它们的乘积。在 ➋,我们调用time.time()并存储...
第2种:带时间的普通进度条 第2种同样通过print进行打印进度条,不过还加入了time时间显示,显示进度过程中所需要的时间 代码语言:txt AI代码解释 t = 60print("***带时间的进度条***")start = time.perf_counter()for i in range(t + 1): finsh = "▓" * i need_do = "-" * (t - i) progres...
lapTime =round(time.time() - lastTime,2)# ➌totalTime =round(time.time() - startTime,2)# ➍print('Lap #%s: %s (%s)'% (lapNum, totalTime, lapTime), end='')# ➎lapNum +=1lastTime = time.time()# reset the last lap timeexceptKeyboardInterrupt:# ➏# Handle the Ctrl-C...
在➊,我们定义了一个函数calcProd()来遍历从 1 到 99999 的整数,并返回它们的乘积。在 ➋,我们调用time.time()并存储在startTime中。就在调用calcProd()之后,我们再次调用time.time()并将其存储在endTime➌ 中。我们通过打印由calcProd()➍ 返回的产品的长度和运行calcProd()➎ 花费的时间来结束。
future = datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(minutes=5)print(calendar.timegm(future.timetuple()))# 1621069619 十、遍历一系列日期 importdatetime start = datetime.datetime.strptime("21-06-2020","%d-%m-%Y") end = datetime.datetime.strptime("05-07-2020","%d-%m-%Y") ...
在Python中,除了标准库的time模块外,还有,适用于不同的场景(如高性能计时、时区处理、日期运算等)。 utc_time = datetime.now(timezone.utc) # UTC时间 pri…
import time async def async_test(delay:int,content): await asyncio.sleep(delay) print(content) if __name__ == '__main__': print(f"start at {time.strftime('%X')}") asyncio.run(asyncio.wait([async_test(1,"lady"),async_test(2,"killer")])) print(f"end at {time.strftime('%X'...
time() future = asyncio.ensure_future(hello_python()) # Schedule a call to hello_world() loop.call_at(start + 2, hello_world, loop) try: print(f'[{now()}] [main] Started event loop!') loop.run_forever() finally: loop.close() print(f'[{now()}] [main] Closed event loop!'...
endTime = time.time() # ➌ print('The result is %s digits long.' % (len(str(prod))) # ➍ print('Took %s seconds to calculate.' % (endTime - startTime)) # ➎ 在➊,我们定义了一个函数calcProd()来遍历从 1 到 99999 的整数,并返回它们的乘积。在 ➋,我们调用time.time()并...
我们的策略程序有时可能无人监控,自动运行时需要在开市前定时启动,在非交易时段关闭策略,可以避免在休市期间收到错误数据。 本文基于天勤量化平台给出一个定时任务示例。先贴出完整代码: #!/usr/bin/env pytho…