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

Python很棒,它有很多高级用法值得细细思索,学习使用.本文将根据日常使用,总结介绍Python的一组高级特性,包括:列表推导式.迭代器和生成器.装饰器. 列表推导(list comprehensions) 场景1:将一个三维列表中所有一维数据为a的元素合并,组成新的二维列表. 最简单的方法:新建列表,遍历原三维列表,判断一维数据是否为a,若为a,则将该元素append至新列表中. 缺点:代码太繁琐,对于Python而言,执行速度会变慢很多. s 针对场景1,我们首先应该想到用列表解析式来解决

转:python argparse用法总结 1. argparse介绍 argparse是python的一个命令行解析包,非常适合用来编写可读性非常好的程序. 2. 基本用法 prog.py是我在linux下测试argparse的文件,放在/tmp目录下,其内容如下: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.parse_args() 测试:

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:

Anaconda下载及安装及查看安装的Python库用法 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,提供了包管理与环境管理的功能.Anaconda 利用 conda 来进行 package 和 environment 的管理,并且已经包含了 Python 和相关的配套工具. Anaconda3-4.4下载地址: https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe 下载后双击exe文件进行安装

enumerate()说明 enumerate()是python的内置函数 enumerate在字典上是枚举.列举的意思 对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表.字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值 enumerate多用于在for循环中得到计数 例如对于一个seq,得到: (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]) enumerate()返回的是一个enumerate对象,例如: enumerate()

Python高级用法 三元表达式 x = 10 y = 20 print(x if x > y else y) x = 100 y = 20 print(x if x > y else y) 20 100 列表推导式和生成器 列表推导式 print([i for i in range(10)]) print([i*2 for i in range(10)]) print([i-1 for i in range(10)]) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 2

Python import用法以及与from...import的区别 在python用import或者from...import来导入相应的模块.模块其实就是一些函数和类的集合文件,它能实现一些相应的功能,当我们需要使用这些功能的时候,直接把相应的模块导入到我们的程序中,我们就可以使用了.这类似于C语言中的include头文件,Python中我们用import导入我们需要的模块. import用法以及与from...import的区别"> eg: 代码如下: import sys prin

1.预备知识-python核心用法常用数据分析库(上) 目录 1.预备知识-python核心用法常用数据分析库(上) 概述 实验环境 任务一:环境安装与配置 [实验目标] [实验步骤] 任务二:Pandas数据分析实战 [任务目标] [任务步骤] 概述 Python 是当今世界最热门的编程语言,而它最大的应用领域之一就是数据分析.在python众多数据分析工具中,pandas是python中非常常用的数据分析库,在数据分析,机器学习,深度学习等领域经常被使用.使用 Pandas 我们可以 Exc

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

python列表排序 python字典排序 sorted List的元素可以是各种东西,字符串,字典,自己定义的类等. sorted函数用法如下: sorted(data, cmp=None, key=None, reverse=False) 其中,data是待排序数据,可以使List或者iterator, cmp和key都是函数,这两个函数作用与data的元素上产生一个结果,sorted方法根据这个结果来排序. cmp(e1, e2) 是带两个参数的比较函数, 返回值: 负数: e1 < e2

详细记录python的range()函数用法   使用python的人都知道range()函数很方便,今天再用到他的时候发现了很多以前看到过但是忘记的细节.这里记录一下range(),复习下list的slide,最后分析一个好玩儿的冒泡程序. 这里记录一下: ? >>> range(1,5) #代表从1到5(不包含5) [1, 2, 3, 4] >>> range(1,5,2) #代表从1到5,间隔2(不包含5) [1, 3] >>> range(5)

1  yield基本用法 典型的例子: 斐波那契(Fibonacci)數列是一个非常简单的递归数列,除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到.1 2 3 5 8…… def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b # print b a, b = b, a + b n = n + 1 yield 的作用就是把一个函数变成一个generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个

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):

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

使用assert断言是学习python一个非常好的习惯,python assert 断言句语格式及用法很简单.在没完善一个程序之前,我们不知道程序在哪里会出错,与其让它在运行最崩溃,不如在出现错误条件时就崩溃,这时候就需要assert断言的帮助.本文主要是讲assert断言的基础知识. python assert断言的作用 python assert断言是声明其布尔值必须为真的判定,如果发生异常就说明表达示为假.可以理解assert断言语句为raise-if-not,用来测试表示式,其返回值为假

//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

导语: Python编程博大精深,知识点众多,需要先整体上了解python的一些基本用法之后再去对每一个知识点细细研究,这样学习的速度会快很多.所以下面就先看一些python事先需要知道的基本知识. 交互模式编程: 所谓交互就是跟用户也就是我们使用python的人交互,你给出指令或代码,python解释器给出结果.调用解释器不经过脚本文件作为参数,显示以下提示: # python Python 2.7.10 (default, Jul 14 2015, 19:46:27) [GCC 4.2.1

前言:在自动化测试中,经常需要查找操作文件,比如说查找配置文件(从而读取配置文件的信息),查找测试报告(从而发送测试报告邮件),经常要对大量文件和大量路径进行操作,这就依赖于os模块,所以今天整理下比较常用的几个方法.网上这方面资料也很多,每次整理,只是对自己所学的知识进行梳理,从而加深对某个模块的使用. 那我们看看他们的使用吧: 获取文件所在路径 import os ♦1.os.path.dirname(__file__)  获取当前文件的所在路径 输入: import os from rep

字符串的split用法 说明:Python中没有字符类型的说法,只有字符串,这里所说的字符就是只包含一个字符的字符串!!!这里这样写的原因只是为了方便理解,仅此而已. 由于敢接触Python,所以不保证以后还有没有其他用法,所以会在后面不断加入... 1.按某一个字符分割,如‘.’ 结果如下: 2.按某一个字符分割,且分割n次.如按‘.’分割1次 结果如下: 3.按某一字符串分割.如:‘||’ 结果如下: 4.按某一字符串分割,且分割n次.如:按‘||’分割2次 结果如下: 5.按某一字符(或字