Chronic 介于简单的定时器和分析器。通过添加修饰符或包装代码语句来获得程序执行时间。Chronic 跟踪调用层次结构来告诉你时间块内执行其他的块。附加一个事件侦听器来记录你想要的时间。
示例代码:
import chronic from pprint import pprint @chronic.time def time_one(): pass @chronic.time def time_two(): with chronic.Timer('block2'): print chronic.stack # ('time_two', 'block2') pprint(chronic.timings) # prints local view of timings # {'block2': {'average_elapsed': 1.0967254638671875e-05, # 'count': 1, # 'total_elapsed': 1.0967254638671875e-05}} with chronic.Timer('block1'): time_one() pprint(chronic.timings) def print_done(elapsed, timings, stack): print stack pprint(timings) time_one() chronic.post_timing.connect(print_done) time_one() # [] # 9.5367431640625e-07 # {'average_elapsed': 9.5367431640625e-07, # 'count': 2, # 'total_elapsed': 1.9073486328125e-06} chronic.post_timing.disconnect(print_done) time_two() # ['time_two', 'block2'] # {'block2': {'average_elapsed': 5.9604644775390625e-06, # 'count': 1, # 'total_elapsed': 5.9604644775390625e-06}}
软件简介 Chronic 介于简单的定时器和分析器。通过添加修饰符或包装代码语句来获得程序执行时间。Chronic 跟踪调用层次结构来告诉你时间块内执行其他的块。附加一个事件侦听器来记录你想要的时间。 示例代码: import chronic from pprint import pprint @chronic.time def time_one(): pass @chronic.time def
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本文向大家介绍pycham查看程序执行的时间方法,包括了pycham查看程序执行的时间方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 如下所示: 首先导入时间模块 在程序开始执行的地方写入: 在程序末尾写入: 打印出运行时间: 以上这篇pycham查看程序执行的时间方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持呐喊教程。
主要内容:语法,示例,不同的时间间隔,多时间系列时间序列是一系列数据点,其每个数据点与时间戳相关联。 一个简单的例子就是股票在某一天不同时间点的股票价格。另一个例子是一年中不同月份某个地区的降雨量。R语言使用许多功能来创建,操纵和绘制时间序列数据。时间序列的数据存储在称为时间序列对象的R对象中。 它也是一个R数据对象,如向量或数据帧。 时间序列对象是通过使用函数创建的。 语法 时间序列分析所使用的函数的基本语法是 - 以下是使用的参数的描述 -
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