本文介绍了python中的计时器timeit的使用方法,分享给大家,具体如下:
timeit
通常在一段程序的前后都用上time.time(),然后进行相减就可以得到一段程序的运行时间,不过python提供了更强大的计时库:timeit
#导入timeit.timeit from timeit import timeit #看执行1000000次x=1的时间: timeit('x=1') #看x=1的执行时间,执行1次(number可以省略,默认值为1000000): timeit('x=1', number=1) #看一个列表生成器的执行时间,执行1次: timeit('[i for i in range(10000)]', number=1) #看一个列表生成器的执行时间,执行10000次: timeit('[i for i in range(100) if i%2==0]', number=10000)
测试一个函数的执行时间:
from timeit import timeit def func(): s = 0 for i in range(1000): s += i print(s) # timeit(函数名_字符串,运行环境_字符串,number=运行次数) t = timeit('func()', 'from __main__ import func', number=1000) print(t)
此程序测试函数运行1000次的执行时间
repeat:
由于电脑永远都有其他程序也在占用着资源,你的程序不可能最高效的执行。所以一般都会进行多次试验,取最少的执行时间为真正的执行时间。
from timeit import repeat def func(): s = 0 for i in range(1000): s += i #repeat和timeit用法相似,多了一个repeat参数,表示重复测试的次数(可以不写,默认值为3.),返回值为一个时间的列表。 t = repeat('func()', 'from __main__ import func', number=100, repeat=5) print(t) print(min(t))
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年09月21日
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