如何用Python裝飾器計(jì)算函數(shù)運(yùn)行時(shí)間？關(guān)于裝飾師，我不會(huì)再解釋了。您可以在我的標(biāo)題鏈接中看到文章Python decorator：使用decorators計(jì)算函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間。第一個(gè)想法是在deco

如何用Python裝飾器計(jì)算函數(shù)運(yùn)行時(shí)間？

關(guān)于裝飾師，我不會(huì)再解釋了。您可以在我的標(biāo)題鏈接中看到文章Python decorator：

使用decorators計(jì)算函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間。第一個(gè)想法是在decorators中記錄函數(shù)執(zhí)行的兩側(cè)的時(shí)間戳，然后減去它們得到函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間，如下所示：

您可以得到函數(shù)運(yùn)行的秒數(shù)，運(yùn)行結(jié)果如下所示：

使用此模塊測(cè)量和修改以前的decorator。修改后的decorator如下：

運(yùn)行結(jié)果：

timeit模塊用于測(cè)量一小段代碼的執(zhí)行時(shí)間。它的方法如下：

只寫(xiě)了一些常用的方法，還有其他的方法可以自己瀏覽

當(dāng)然，timeit模塊不適合decorator，這也很方便

用Python中的decorator來(lái)測(cè)量代碼的運(yùn)行時(shí)間是一種簡(jiǎn)單的方法

Python到底有多慢？

首先全部，用10個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)來(lái)模擬城市的位置。由于對(duì)Python的使用越來(lái)越熟悉，所以我們選擇Python作為實(shí)現(xiàn)蟻群算法的編程語(yǔ)言，但是我們?cè)诘谝粫r(shí)間就睡著了。猜猜看有多長(zhǎng)時(shí)間，超過(guò)六分鐘，這是效率的可怕之處。你不能讓老師等6分鐘在最后的回答中選擇最佳路徑?？峙乱獣和Ａ恕Ｓ肅語(yǔ)言對(duì)蟻群算法進(jìn)行了優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果不到1min。沒(méi)有比較就沒(méi)有壞處。在這之后，我深刻地認(rèn)識(shí)到Python執(zhí)行效率的可怕方面。

有些人可能想知道為什么C和Java比python更高效。事實(shí)上，它與語(yǔ)言的底層代碼有關(guān)。C語(yǔ)言是匯編語(yǔ)言的二次開(kāi)發(fā)，Java大多是C和C的二次開(kāi)發(fā)，但是我們的Python可以分為兩種情況，一種是Cpython，另一種是jpython，分別是C和Java的二次開(kāi)發(fā)，所以效率比這兩種語(yǔ)言要低。我看到消息說(shuō)，為了解決python的效率問(wèn)題，政府計(jì)劃重新開(kāi)發(fā)底層python代碼。最近，我沒(méi)有看到任何相關(guān)的新聞。畢竟，這個(gè)工作量是非常巨大的。

python怎么運(yùn)行py文件？

1. 首先，在資源管理器中復(fù)制PY文件的路徑，按windows鍵+R，在run中輸入CMD，回車打開(kāi)命令行：

2。在命令行中，首先切換到PY文件的路徑，然后輸入“Python file name”。Py“”運(yùn)行Python文件：

3。按enter鍵查看窗口中的PY文件是否開(kāi)始運(yùn)行。請(qǐng)注意，要在命令行上運(yùn)行PY文件，請(qǐng)將python安裝路徑添加到環(huán)境變量path中，否則將報(bào)告錯(cuò)誤并且找不到該命令。到目前為止，在Python中運(yùn)行文件的操作已經(jīng)完成：

Python語(yǔ)言其實(shí)很慢，為什么機(jī)器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢？

對(duì)于那些使用了幾種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)向Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人，我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過(guò)一億個(gè)數(shù)據(jù)，兩個(gè)數(shù)量級(jí)的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來(lái)執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計(jì)的數(shù)據(jù)，Python只會(huì)循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個(gè)數(shù)量級(jí)無(wú)關(guān)緊要？一毫秒和100毫秒在整個(gè)系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點(diǎn)是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進(jìn)行計(jì)算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開(kāi)源庫(kù)可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計(jì)算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費(fèi)太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？