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python中有两种方法判断一个数是不是偶数或者奇数: In [29]: 3&1 Out[29]: 1 In [30]: 3%2 Out[30]: 1 In [31]: 4&1 Out[31]: 0 In [32]: 4%2 Out[32]: 0 当不知道 采用 % 或 & 哪种 判断 奇偶的方法运行效率更高的时候 利用python timeit来测定 二进制与操作&1判断偶奇数: def test1(x): for r in range(1,x): if r&1:…
其实平时使用测试应用运行时间的情况 细算一下还真的很少.很久没有做性能优化的工作,不管是cProfile还是timeit模块都已经生疏了很久没有使用,我在以前的文章里面有提到过cPfile的性能测试使用,但是一直没有使用过这个更轻量级的运行时间测量库进行过仔细实践总结,今天就来总结一下. 从最简单的例子开始,比如我们想测试一个列表推导式究竟要比正常写for快多少. import timeit foooo = """ sum = [] for i in range(1000):…
想测试一行代码的运行时间,在python中比较方便,可以直接使用timeit: >>> import timeit #执行命令 >>> t2 = timeit.Timer('x=range(1000)') #显示时间 >>> t2.timeit() 10.620039563513103 #执行命令 >>> t1 = timeit.Timer('sum(x)', 'x = (i for i in range(1000))') #显示时间…
timeit模块timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度. class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>)Timer是测量小段代码执行速度的类. stmt参数是要测试的代码语句(statment): setup参数是运行代码时需要的设置: timer参数是一个定时器函数,与平台有关. timeit.Timer.timeit(number=1000000)Timer类中测试语句执行速度…
timeit模块提供了一种简便的方法来为Python中的小块代码进行计时. 模块调用函数,stmp为要测试的函数,setup为测试环境,number为运行次数 timeit.timeit(stmt=) 在脚本文件中的简单用法: # 要测试的函数def fun(params): [x for x in range(params)] import timeit default_number = 10000# 测试环境 setup = """ from __main__ impor…
//有时候,我们想知道一个函数的计算耗时,那么,你可以用timeit //test.py 1 import timeit 2 3 def func(): 4         s = 0 5         for i in range(1000): 6                 s += i 7         pass 8 9 def test_range(n): 10         for i in range(n): 11                 pass 12 13 de…
前言 我们可以通过查看程序核心算法的代码,得知核心算法的渐进上界或者下界,从而大概估计出程序在运行时的效率,但是这并不够直观,也不一定十分靠谱(在整体程序中仍有一些不可忽略的运行细节在估计时被忽略了),因此在实际评测程序时我们还是需要实际的考量程序的运行时间和瓶颈,最好具体到执行一段代码多少次,执行一段代码花了多少时间,幸好的是Python自带了许多有用的工具,可以帮助我们实现这些要求,下面是一些我在学习中记录的笔记,从简单到复杂介绍了python性能分析的方法,希望我的笔记能帮到您. 注:写作…
一.profile,cProfile 1. python -m cProfile myprogram.py python -m profile myprog.py2. 使用import profile模块import profiledef profileTest():    ...if __name__ == "__main__":    profile.run("profileTest()") cProfile.run('func()')3.ipython %pr…
转自:http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/1483728 本文最初发表于恋花蝶的博客http://blog.csdn.net/lanphaday,欢迎转载,但请务必保留原文完整,并保留本声明. [python]用profile协助程序性能优化          上帝说:“选择了脚本,就不要考虑性能.”我是很支持这句话的,使用脚本要的就是开发速度.良好的扩展性以及可维护性.可惜到了最后,我们的程序难免会运行得太慢,我们的客户不能忍受,…
容器 -> 数据的封装 函数 -> 语句的封装 类 -> 方法和属性的封装 模块 -> 模块就是程序 , 保存每个.py文件 # 创建了一个hello.py的文件,它的内容如下: def hi(): print("Hi,cxn,I love you!") # 然后在 Python Shell中,使用 import引入 模块名就是文件名,不要写扩展名 import hello # 最后调用 hi()方法 hello.hi() 模块的导入方式 1> impor…