输出平均执行时间。 python import timeit code_to_test = """ for i in range(1000): pass """ execution_time = timeit.timeit(stmt=code_to_test, number=1000) print(f"代码执行时间 (平均1000次运行): {execution_time} 秒") 使用装饰器: 定义一个装饰器函数,用于测量被装饰函数的执行时间。 在...
Python 脚本是用于执行特定任务的代码文件。每个 Python 脚本都需要一些时间来执行文件，可以使用以下方法进行计算。使用time模块在 Python 中，可以使用 time 模块，测量代码块执行所花费的时间。time 模块的 time() 函数以秒为单位返回时间，计算开始时间和结束时间的差值，得到给定代码块的执行时间。import timestart_...
import time start_time = time.perf_counter() # 执行你的代码 end_time = time.perf_counter...
将上述所有的代码合并在一起,形成一个完整的代码示例: importtime# 导入time库defexample_function(n):# 定义函数total=0# 初始化总和foriinrange(n):# 循环total+=i# 累加returntotal# 返回总和start_time=time.time()# 记录开始时间result=example_function(1000000)# 执行函数end_time=time.time()# 记录结...
这里的CPU times是CPU处理代码所花费的实际时间，Wall time是事件经过的真实时间，在方法入口和方法出口之间的时间。line_profiler 前两个方法只提供执行该方法所需的总时间。通过时间分析器我们可以获得函数中每一个代码的运行时间。这里我们需要使用line_profiler包。使用pip install line_profiler。import line_profiler...
execution_time=end_time-start_timeprint("执行时间: {}秒".format(execution_time)) 1. 2. 7. 结束 至此,我们已经完成了在Python中打印代码执行时间的实现。 完整代码 下面是完整的代码示例: importtimedefstart_timer():returntime.time()start_time=start_timer()# 你的代码块end_time=start_timer()exec...
通过time模块在代码前后各计算出该处时间，之后得出代码执行所耗时间。工具/原料 Python 2.7 Pycharm 方法/步骤 1 安装好Python语言。本经验中采用Anaconda，综合了科学计算各种包。包中Python语言版本为2.7.7 2 本经验中采用读取某文本文件数据为例。数据量较大，有10000+行，9列。3 打开Pycharm编辑器，编写...
首先，使用 Python 内置的 `time` 模块可以计算代码运行时间。通过记录运行前后的时钟时间，计算两者差值即可。例如，比较 for 循环和列表推导式运行时间的差异。其次，IPython 提供了方便的 `%time` 魔法命令。在 Jupyter Notebook 单元格前添加此命令，执行结果会自动显示所耗时间。CPU times 表示 CPU ...
得到代码执行时间脚本: import time t0 = time.time() # start time # the code to time goes here t1 = time.time() # end time print(t1 - t0) if __name__ == '__main__': import time t0 = time.time() result = slow()