python程式執行時間(CPU執行時間)
方法一：
beginTime = time.clock()
#####running######
endTime = time.clock()
print beginTime - endTime
方法二：
ps aux
可以直接檢視程式CPU的執行時間
相關推薦
python程式執行時間(CPU執行時間)
方法一： beginTime = time.clock() #####running###### endTime = time.clock() print beginTime - endTime 方法二： ps aux 可以直接檢視程式CPU的執行時間
10-Python程式的編輯和執行
點我觀看配套視訊 一、方式1（瞭解，不建議使用） 1. 編輯 Python的互動模式下,直接編寫 在命令列工具（cmd）中, 執行命令“python”或者“python3”進入互動模式 在互動模式下，直接編寫Python程式碼
將Python程式打包成可執行檔案exe
Python程式語言是一款功能強大的免費開源的通用型計算機程式應用語言，對於經驗豐富的開發人員來說，掌握這樣一款語言在其程式開發中是一個比較重要的選擇。我們今天就先來了解一下python打包方法的相關應用。 一、簡介 py2exe是一個將Python指令碼
python程式執行時間
方法1 import datetime starttime = datetime.datetime.now() #long running endtime = datetime.datetime.now() print (endtime - starttime)
Python程式執行時間測試
# coding=utf-8 import math import time class Timer: ''' 計算程式執行時間 t = Timer() with t: 執行檢測的程式 print t.elapsed '
Python程式執行時間和程序池的詳解
python==2.7 elasticsearch==6.2.0 1：背景介紹，最近有一個需求，從ELK日誌系統前一天的日誌中提取url，url要求去重，然後呢，我用了cosine相似度和字典樹匹配兩種方案來去重，比較之下，字典樹的效果還是要好很多的。 現在遇到的瓶頸是
python程式執行時間計時
import t
Python測量程式執行所需要的時間
import time #匯入time moduledef test(): sum=0 for i in range(0,99999): sum+=i return sumt1=time.monotonic()print(t
python裝飾器用法（一）：計算一個函式執行所需要的時間
import time from functools import wraps def time_this_function(func): #作為裝飾器使用，返回函式執行需要花費的時間
Python裝飾器基礎及執行時間
一、裝飾器基礎 裝飾器是可呼叫的物件，其引數是另一個函式（被裝飾的函式）。裝飾器可能會處理被裝飾的函式，然後把他返回，或者將其替換成另一個函式或可呼叫物件。 eg：decorate裝飾器 @decorate def target(): print("Runnin
Python使用裝飾器和執行緒限制函式執行時間的方法
前言： （不想看廢話的可以直接copy尾部的程式碼） 在八月上旬的時候，曾經寫過一個多執行緒爬蟲。程式在執行時經常莫名的卡死。這令我很是費解，後來才發現，是在請求對方資源時，伺服器長時間未返回完資料。導致IO阻塞。 其實不只是爬蟲，很多時候一個函式很可能因為某種不可預知的事情，而有時很可能會卡
既然CPU同一時間只能執行一個執行緒，為什麼存在併發問題
一點小疑惑終於解開啦 1.CPU的時間是按時間片分的，而不是一個時間點，併發問題是由於CPU執行緒切換導致的。 現在假設有一段程式碼 if(i == 1) { i++; //斷點1 system.out.print(i); } //斷點2 有兩個執
JVM六:查詢最最耗cpu的執行緒或執行緒時間最長並定位程式碼
jstack可以定位到執行緒堆疊，根據堆疊資訊我們可以定位到具體程式碼，所以它在JVM效能調優中使用得非常多。下面我們來一個例項找出某個Java程序中最耗費CPU的Java執行緒並定位堆疊資訊，用到的命令有ps、top、printf、jstack、grep。 第一步先找出Java程序ID，伺服器上的Java
python效能優化之函式執行時間分析
最近發現專案API請求比較慢，通過抓包發現主要是response時間太長，於是就開始進行優化工作。優化工作的關鍵一步是定位出問題的瓶頸，對於優化速度來說，從優化函式執行時間這個維度去切入是一個不錯的選擇。 本文側重分析，不展開如何優化 利器 工欲善其事，必先利其器，我們需要一套方便高效的工具記
關於Spark執行流式計算程式中跑一段時間出現GC overhead limit exceeded
最近在升級一個框架的時候，發現某個流式計算程式每隔一定的時間就會出現GC overhead limit exceeded的錯誤問題。 這個問題肯定是記憶體不夠，但是初始設定的記憶體是夠的啊，於是進行各種記憶體優化，如將變數定義在迴圈體外等控制，但是發現只是將這個間隔時間往
python裝飾器限制函式執行時間，超時退出
實際專案中會涉及到需要對有些函式的響應時間做一些限制，如果超時就退出函式的執行，停止等待。 可以利用python中的裝飾器實現對函式執行時間的控制。 python裝飾器簡單來說可以在不改變某個函式內部實現和原來呼叫方式的前提下對該函式增加一些附件的功能，提供了對該函式功能
python多執行緒非同步post請求指令碼，可以設定持續執行時間、執行緒數、時間間隔
#coding=utf8 ''' random.randint(a, b):用於生成一個指定範圍內的整數。 其中引數a是下限，引數b是上限，生成的隨機數n: a <= n <= b random.choice(sequence)：從序列中獲取一個隨機元素 引數
GetThreadTimes獲取其它執行緒cpu時間
http://www.cnblogs.com/eaglet/archive/2009/03/11/1408809.html 鄙視下上面的垃圾博文，純粹忽悠人 參考文章： http://blog.kalmbachnet.de/?postid=28 這是一個德國人寫的部落格，我
setTimeout() 實現程式每隔一段時間自動執行
定義和用法 setTimeout() 方法用於在指定的毫秒數後呼叫函式或計算表示式。 語法 setTimeout(code,millisec) 引數 描述 code 必需。要呼叫的函式後要執行的 J
使用python裝飾器計算函式執行時間
裝飾器在python裡面有很重要的作用， 如果能夠熟練使用，將會大大的提高工作效率 今天就來見識一下 python 裝飾器，到底是怎麼工作的。 本文主要是利用python裝飾器計算函式執行時間 一