Hẹn giờ dừng trong Python

Đánh dấu một thời điểm. Mô-đun thời gian Python

Mô-đun

10.004060745239258


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Đối với mục đích tính thời gian của chúng tôi, sẽ rất hữu ích nếu thời gian được biểu thị dưới dạng một số duy nhất. Chúng tôi đã đạt được điều này trong mã giới thiệu, nhưng đây là kết quả mà hàm

10.004060745239258


    

        
Learn Data Science with 

        

    

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Ngoài

1659543906.2127182


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Số được in trên màn hình biểu thị thời gian chỉ tính bằng giây đã trôi qua kể từ một số kỷ nguyên phụ thuộc vào hệ thống (hầu hết các hệ thống sử dụng ngày 1 tháng 1 năm 1970), bị loại bỏ khỏi bất kỳ cấu trúc nào khác

Vì chúng tôi có thời gian giảm xuống một số dấu phẩy động, chúng tôi chỉ có thể trừ một điểm thời gian cho điểm kia

Hãy đưa ví dụ của chúng tôi trở lại từ phần giới thiệu

start_time = time.time()

time.sleep(10)

end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time

print(elapsed_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Ngoài

10.007065773010254


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Ở đây, chúng tôi đã sử dụng

10.004060745239258


    

        
Learn Data Science with 

        

    

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Kết quả là hơn mười giây một chút và là một con số hơi khác ở mỗi lần thực hiện. Điều này là do thời gian phụ thuộc vào các hoạt động khác của hệ thống—hệ thống chạy các hoạt động ngẫu nhiên ở giữa, khiến chúng tôi mất hơn mười giây

Các lựa chọn thay thế tốt hơn cho time()

Vì chúng tôi đã thiết lập sơ bộ cách tính thời gian đã trôi qua, chúng tôi có thể tinh chỉnh mã của mình một chút. Mô-đun thời gian của Python cung cấp cho chúng ta các lựa chọn thay thế cho hàm

10.004060745239258


    

        
Learn Data Science with 

        

    

10.004060745239258


    

        
Learn Data Science with 

        

    

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Nếu chúng tôi dự định đo lường một quy trình dài hạn, chúng tôi sẽ chọn

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Python cung cấp cho chúng tôi quyền truy cập vào bộ đếm hiệu suất để đo thời gian ngắn, được gọi là

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Bộ hẹn giờ sử dụng trình quản lý ngữ cảnh

Trình quản lý bối cảnh cho phép chúng tôi gói logic bằng mã thiết lập và chia nhỏ bổ sung, cho phép chúng tôi quản lý tài nguyên một cách hiệu quả. Vì chúng tôi dự định bao quanh mã bằng logic thời gian, trình quản lý bối cảnh là một sự phù hợp hoàn hảo

Trước tiên chúng ta hãy xem một ví dụ đơn giản về trình quản lý bối cảnh để hiểu rõ hơn về cấu trúc và cách sử dụng của nó

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def demonstrate_cm():
    print('Anything before yield is executed at the very beginning')
    yield
    print('Anything after yield is executed at the very end')


with demonstrate_cm():
    for n in range(10):
      print(n, end="\n")


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Ngoài

Anything before yield is executed at the very beginning
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Anything after yield is executed at the very end


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Ở đây,

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Sau khi được xác định, chúng tôi đính kèm

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

1659543906.2127182


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng cấu trúc tương tự để tạo bộ đếm thời gian

Xác định trình quản lý bối cảnh hẹn giờ

Trình quản lý ngữ cảnh hẹn giờ bên dưới rất giống với trình quản lý ngữ cảnh ở trên, ngoại trừ bây giờ chúng ta đang bao quanh

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

@contextmanager
def timer():
    t0 = time.perf_counter()
    try:
        yield
    finally:
        t1 = time.perf_counter()
        elapsed = t1 - t0
        print(f'{elapsed:0.4f}')


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Hãy nhanh chóng xem xét mã này

Đầu tiên, lưu ý rằng chúng tôi đã đặt

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

1659543906.2127182


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Trên

1659543906.2127182


    

        
Learn Data Science with 

        

    

1659543906.2127182


    

        
Learn Data Science with 

        

    

1659543906.2127182


    

        
Learn Data Science with 

        

    

start_time = time.time()

time.sleep(10)

end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time

print(elapsed_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Hãy đưa nó vào sử dụng

# Using the timer like a regular context manager 
with timer():
  for i in range(1000000):
    i -= 1 
        
# Using the timer as a decorator
@timer()
def example(num):
    time.sleep(num)

     
example(5)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Ngoài

10.004060745239258


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Một lợi thế của việc sử dụng bộ trang trí

current_time = time.time()

print(current_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

1659543906.2127182


    

        
Learn Data Science with 

        

    

start_time = time.time()

time.sleep(10)

end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time

print(elapsed_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

1659543906.2127182


    

        
Learn Data Science with 

        

    

start_time = time.time()

time.sleep(10)

end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time

print(elapsed_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Điều gì xảy ra nếu chúng ta muốn chuyển đối số cho trình quản lý bối cảnh của mình?

Tham số hóa bộ hẹn giờ

Chúng tôi đã quản lý để lập trình bộ hẹn giờ có thể áp dụng cho bất kỳ chức năng nào. Nó gọn gàng và di động. Tuy nhiên, chúng ta vẫn có thể tiến thêm một bước và thêm một số tính linh hoạt cho nó

Trong khối mã sau, chúng tôi đã tạo một phiên bản được tham số hóa của bộ hẹn giờ, được gọi là

start_time = time.time()

time.sleep(10)

end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time

print(elapsed_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

start_time = time.time()

time.sleep(10)

end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time

print(elapsed_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

10.004060745239258


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Ngoài

10.004060745239258


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Bên trong câu lệnh

1659543906.2127182


    

        
Learn Data Science with 

        

    

start_time = time.time()

time.sleep(10)

end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time

print(elapsed_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ làm việc thông qua việc chuyển đổi bộ đếm thời gian thành bộ trang trí, giúp dễ dàng áp dụng các khả năng tính thời gian cho các chức năng của chúng ta

Định nghĩa một Timer Decorator

Chúng tôi cũng có thể định nghĩa bộ đếm thời gian của mình là một công cụ trang trí hoàn hảo. Chúng tôi sẽ thiết kế triển khai bộ hẹn giờ này để ghi lại thời gian chạy trung bình cho một chức năng nhất định

Trong mã bên dưới, chúng tôi đang tạo một trình trang trí tiêu chuẩn lấy chức năng được trang trí làm tham số của nó. Bộ đếm thời gian lồng nhau về cơ bản giống như bộ hẹn giờ trước mà chúng tôi đã tạo

10.004060745239258


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Mã bộ hẹn giờ gần giống với bộ hẹn giờ trước, nhưng giờ đây chúng tôi đã thêm hai biến để theo dõi thời gian.

10.007065773010254


    

        
Learn Data Science with 

        

    

10.007065773010254


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Bây giờ, chúng tôi sẽ áp dụng trình trang trí này cho một chức năng mà chúng tôi muốn tính thời gian

10.004060745239258


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Ngoài

10.004060745239258


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Khi chúng tôi trang trí

10.007065773010254


    

        
Learn Data Science with 

        

    

10.007065773010254


    

        
Learn Data Science with 

        

    

10.007065773010254


    

        
Learn Data Science with 

        

    

10.007065773010254


    

        
Learn Data Science with 

        

    

10.007065773010254


    

        
Learn Data Science with 

        

    

10.007065773010254


    

        
Learn Data Science with 

        

    

start_time = time.time()

time.sleep(10)

end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time

print(elapsed_time)


    

        
Learn Data Science with 

        

    

10.007065773010254


    

        
Learn Data Science with 

        

    

1. Tiếp nhận

   from contextlib import contextmanager
   
   @contextmanager
   def demonstrate_cm():
       print('Anything before yield is executed at the very beginning')
       yield
       print('Anything after yield is executed at the very end')
   
   
   with demonstrate_cm():
       for n in range(10):
         print(n, end="\n")
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   0—những điều này đại diện cho các lập luận

   from contextlib import contextmanager
   
   @contextmanager
   def demonstrate_cm():
       print('Anything before yield is executed at the very beginning')
       yield
       print('Anything after yield is executed at the very end')
   
   
   with demonstrate_cm():
       for n in range(10):
         print(n, end="\n")
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   1 có thể có hoặc không
2. Ghi lại thời gian là

   1659543906.2127182
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   8
3. Thực hiện

   from contextlib import contextmanager
   
   @contextmanager
   def demonstrate_cm():
       print('Anything before yield is executed at the very beginning')
       yield
       print('Anything after yield is executed at the very end')
   
   
   with demonstrate_cm():
       for n in range(10):
         print(n, end="\n")
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   1 với

   from contextlib import contextmanager
   
   @contextmanager
   def demonstrate_cm():
       print('Anything before yield is executed at the very beginning')
       yield
       print('Anything after yield is executed at the very end')
   
   
   with demonstrate_cm():
       for n in range(10):
         print(n, end="\n")
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   0 và lưu kết quả
4. Đo thời gian đã trôi qua kể từ ngày

   1659543906.2127182
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   8
5. Tiếp cận phạm vi cha với

   from contextlib import contextmanager
   
   @contextmanager
   def demonstrate_cm():
       print('Anything before yield is executed at the very beginning')
       yield
       print('Anything after yield is executed at the very end')
   
   
   with demonstrate_cm():
       for n in range(10):
         print(n, end="\n")
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   6 để lấy các biến

   10.007065773010254
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   0 và

   10.007065773010254
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   1. Từ khóa

   from contextlib import contextmanager
   
   @contextmanager
   def demonstrate_cm():
       print('Anything before yield is executed at the very beginning')
       yield
       print('Anything after yield is executed at the very end')
   
   
   with demonstrate_cm():
       for n in range(10):
         print(n, end="\n")
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   6 thông báo rằng

   start_time = time.time()
   
   time.sleep(10)
   
   end_time = time.time()
   elapsed_time = end_time - start_time
   
   print(elapsed_time)
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   3 không tạo ra giá trị mới ở đây mà đang vươn ra để lấy những giá trị không phải của địa phương
6. Thêm một vào

   10.007065773010254
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   1, thêm thời gian đã trôi qua vào

   10.007065773010254
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   0
7. In thời gian đã trôi qua -

   start_time = time.time()
   
   time.sleep(10)
   
   end_time = time.time()
   elapsed_time = end_time - start_time
   
   print(elapsed_time)
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   0
8. In thời gian chạy trung bình -

   Anything before yield is executed at the very beginning
   0
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
   Anything after yield is executed at the very end
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   4
9. Trả lại kết quả từ

   from contextlib import contextmanager
   
   @contextmanager
   def demonstrate_cm():
       print('Anything before yield is executed at the very beginning')
       yield
       print('Anything after yield is executed at the very end')
   
   
   with demonstrate_cm():
       for n in range(10):
         print(n, end="\n")
   
   
       
   
           
   Learn Data Science with 
   
           
   
       
   
   
   

   1 cho người gọi

Nhìn chung, đây là một mẫu hữu ích để tính thời gian cho các chức năng khác nhau trong mã của bạn;

Bản tóm tắt

Việc đo thời gian trôi qua bên trong một chương trình có thể được thực hiện bằng cách gọi

Anything before yield is executed at the very beginning
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Anything after yield is executed at the very end


    

        
Learn Data Science with 

        

    

Chức năng này có thể được lập trình thành trình quản lý bối cảnh, cho phép chúng tôi đo thời gian thực hiện của bất kỳ khối mã nào bằng cách sử dụng câu lệnh

1659543906.2127182


    

        
Learn Data Science with