在计算机领域有多种时间.第一种称作CPU时间或执行时间,用于测量在执行一个程序时CPU所花费的时间.第二种称作挂钟时间,测量执行一个程序时的总时间.挂钟时间也被称作流逝时间或运行时间.与CPU时间相比,挂钟时间通常长些,因为CPU执行测量的程序可能同时还在执行其它程序的指令. 另一个重要概念是所谓的系统时间,由系统时钟测量.系统时间表示计算机系统时间传递的概念.要记住系统时钟是可以由操作系统修改的,就是修改系统时间. Python的time模块提供了各种与时间相关的函数.由于大部分函数调用同名的…

字符串的一些方法! 1.text.endswith(".jpg")        如果字符串是以给定子字符串结尾的,就返回值True. 2. text.upper():         返回一个被转换为全大写字母的字符串的副本. 3.text.lower():        返回一个被转换为全小写字母的字符串副本. 4.text.replace("tomorrow","Tuesday"):       返回一个字符串的副本,其中的某个子字符串全被…

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import timeprint(time.clock())##返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来print(time.process_time())print(time.altzone)#返回与utc时间的时间差,以秒计算\print(time.asctime())#返回时间格式"Thu Nov…

模块简介 一.time模块二.sys模块三.datetime模块四.pickle模块 五.json模块六.OS模块七.hashlib加密模块八.第三方模块的安装方法九.requests模块十.XML模块十一.configparser模块十二.shutil十三.subprocess模块十四.logging模块 模块的分类 1.内置模块 2.自定义模块 3.第三方模块(需要安装) 模块前言:模块的导入: 模块的导入有两点需要注意: 1.在sys.path中的可以直接进行导入,因为sys.path返回…

题目链接 找出最小的立方数,它的各位数的排列能够形成五个立方数 解决关键点: 这五个数的由相同的数组成的 可以用HashMap,Key是由各位数字形成的key,value记录由这几个数组成的立方数出现的次数 Key如何确定? 1.这个数的每位数排序后,(升序或降序),重新组成的数当作Key 2.根据该数0-9,出现的次数,组成的字符串当作Key Java程序: package project61; import java.util.HashMap; public class P62{ long…

Ref: Natural Language Toolkit Ref: n-grams in python, four, five, six grams? Ref: "Elegant n-gram generation in Python" import nltk sentence = """At eight o'clock on Thursday morning Arthur didn't feel very good."""…

描述 Python time clock() 函数以浮点数计算的秒数返回当前的CPU时间.用来衡量不同程序的耗时,比time.time()更有用. 这个需要注意,在不同的系统上含义不同.在UNIX系统上,它返回的是"进程时间",它是用秒表示的浮点数(时间戳).而在WINDOWS中,第一次调用,返回的是进程运行的实际时间.而第二次之后的调用是自第一次调用以后到现在的运行时间.(实际上是以WIN32上QueryPerformanceCounter()为基础,它比毫秒表示更为精确) 语法 c…

在统计python代码 执行速度时要使用到time包,在查找相关函数时有time.time()和time.clock()两个函数可供选择.而两者是有区别的: cpu 的运行机制:cpu是多任务的,例如在多进程的执行过程中,一段时间内会有对各进程被处理.一个进程从开始到结束其实是在这期间的一些列时间片断上断断续续执行的.所以这就引出了程序执行的cpu时间(该程序单纯在cpu上运行所需时间)和墙上时钟wall time.time.time()是统计的wall time(即墙上时钟),也就是系统时钟的…

import time import functools def clock(func): @functools.wraps(func)#还原被装饰函数的__name__和__doc__属性 def clocked(*args,**kwargs):#支持关键字参数 t0 = time.perf_counter() result = func(*args,**kwargs) elapsed = time.perf_counter()- t0 name = func.__name__ arg_lst…

虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点,大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求.但是,就算是用纯 Python 完成同一个任务,老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍,甚至是几十倍(这里不考虑算法的因素,只考虑语言方面的因素).很多时候,我们将自己的代码运行缓慢地原因归结于python本来就很慢,从而心安理得地放弃深入探究. 但是,事实真的是这样吗?面对python代码,你有分析下面这些问题吗: 程序运行的速度如何?        程序运行时间的瓶颈在哪里?    …