在python中测量代码计时。我做错了什么？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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python代码为什么在函数中运行更快

不知道有没有人注意过同样的代码是否封装在函数里，运行速度是不同的。...比如以下两个代码：未封装在函数中的代码iteration.py: import datetime start = datetime.datetime.now() for i in range(10*...，第一段代码输出时间0:00:04.791258；第二段输出时间02.907351（每次可能时间不太相同，不过都是第一段时间长）。...在函数中时i是一个局部变量，而不在函数中时就变成了全局变量。...参考链接：https://stackoverflow.com/questions/11241523/why-does-python-code-run-faster-in-a-function 欢迎关注

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笨办法学 Python · 续第二部分：简单的黑魔法

你必须杀死鬼魂，将幽灵从灵魂世界中带出来，将其绑定到一个 Python 图腾上，并将其扔到互联网的海洋中。对你而言足够有创意嘛？创造力的敌人就是起步。...你不能管理无法测量的东西，这是衡量自己的第一步，来看看你如何做某件事情。如果你有屏幕录制软件会更好。打开它，并记录你自己写出了一个糟糕的软件，然后观看视频。...你在文本编辑器中输入命令时似乎有问题吗？花时间学习来更好地使用它，或学习盲打。你不知道基本的命令和 API 吗？去获取一些书来学习吧，我的朋友。然后删掉代码并重新开始。从头开始。...菜鸟程序员的编程流程此过程也将适用于你编写的代码。我在第一本书“笨办法学 Python”中介绍了它。当你不确定如何写一段代码时，遵循这个流程：用简单的中文写出，你的代码应该做什么。...从顶部开始，在每个注释下，编写 Python 代码使其有效。如果注释太抽象，那么将其分解成较小的注释并重复此步骤。运行代码，来确保你刚才写的内容没有语法错误，并且基本能工作。

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Python性能分析指南

使用计时上下文管理器进行细粒度计时我们的下一个技术涉及访问细粒度计时信息的直接代码指令。这是一小段代码，我发现使用专门的计时测量是非常重要的： timer.py ?...这是一个使用上述代码片段的例子： ? 我经常将这些计时器的输出记录到文件中，这样就可以观察我的程序的性能如何随着时间进化。...使用分析器逐行统计时间和执行频率 Robert Kern有一个称作line_profiler的不错的项目，我经常使用它查看我的脚步中每行代码多快多频繁的被执行。...你需要做的就是在IPython会话中输入以下内容： ? 在这样做的时候你需要访问魔法命令%lprun和%mprun，它们的行为类似于他们的命令行形式。...回顾一下，objgraph 使我们可以：显示占据python程序内存的头N个对象显示一段时间以后哪些对象被删除活增加了在我们的脚本中显示某个给定对象的所有引用努力与精度在本帖中，我给你显示了怎样用几个工具来分析

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这些方法，能够让你的Python程序快如闪电

而事实上，无论使用什么编程语言，特定程序的运行速度很大程度上取决于编写程序的开发人员以及他们优化程序、加快程序运行速度的技能。那么，让我们证明那些人错了！...本文将介绍如何提升 Python 程序的效率，让它们运行飞快！ ? 计时与性能分析在开始优化之前，我们首先需要找到代码的哪一部分真正拖慢了整个程序。...让程序更快现在到了真正有趣的部分了，让 Python 程序跑得更快！我不会告诉你一些奇技淫巧或代码段来神奇地解决程序的性能问题，而更多是关于通用的想法和策略。...我之所以说「每个作用域」，是因为这不仅仅关乎局部变量或全局变量。事实上，就连函数中的局部变量、类级别的属性和全局导入函数这三者的查找速度都会有区别。...但如果你必须要做，我希望这些小技巧可以帮助到你。然而，优化代码时一定要谨慎，因为该操作可能最终造成代码可读性变差、可维护性变差，这些弊端可能超过代码优化所带来的好处。

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这些方法，能够让你的Python程序快如闪电

而事实上，无论使用什么编程语言，特定程序的运行速度很大程度上取决于编写程序的开发人员以及他们优化程序、加快程序运行速度的技能。那么，让我们证明那些人错了！...本文将介绍如何提升 Python 程序的效率，让它们运行飞快！计时与性能分析在开始优化之前，我们首先需要找到代码的哪一部分真正拖慢了整个程序。...让程序更快现在到了真正有趣的部分了，让 Python 程序跑得更快！我不会告诉你一些奇技淫巧或代码段来神奇地解决程序的性能问题，而更多是关于通用的想法和策略。...我之所以说「每个作用域」，是因为这不仅仅关乎局部变量或全局变量。事实上，就连函数中的局部变量、类级别的属性和全局导入函数这三者的查找速度都会有区别。...但如果你必须要做，我希望这些小技巧可以帮助到你。然而，优化代码时一定要谨慎，因为该操作可能最终造成代码可读性变差、可维护性变差，这些弊端可能超过代码优化所带来的好处。

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笨办法学 Python · 续练习 18：性能测量

工具在本练习中，我们将介绍许多有用的 Python 工具，以及一些改进任何代码性能的一般策略。...我们需要一种方式来衡量代码运行的时间长短，这样做太笨重了，无法使用。 cProfile和profile 接下来的两个工具，对于测量代码的性能来说更为有用。...我建议使用cProfile来分析代码的运行时间，并且当你在分析中需要更多的灵活性时，保存profile。...一旦你完成了，然后在你的代码上运行cProfile： $ python -m cProfile -s cumtime test_sorting.py | grep sorting.py 我使用了| grep...在视频中，我演示在 Linux 下使用它们。

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测试脚本时间，还在开头结尾打时间点？太low了吧

背景平常做测试的时候，经常需要测试脚本运行的时间，常规的做法，就是在开关和结尾都打上一个时间点，最后计算出来。但这种作法，都的很low，其实有理好的方式。...性能测试 timeit是Python标准库中的一个模块，用于衡量Python代码的执行时间。它可以用来测试代码的性能，帮助开发者找到程序中的瓶颈，优化代码，提高程序的运行速度。...最后尽管timeit是一个强大的代码执行时间测量工具，但它也有一些缺点需要注意：精度受限：由于计时过程中可能存在其他系统活动和资源竞争，可能导致执行时间的测量结果不够准确。...尤其是对于执行时间很短的代码片段，由于时间取样的局限性，可能无法捕捉到微小的差异。因此，在测量较短执行时间的代码时，需要进行多次测量并取平均值以提高精度。...编程环境依赖：timeit模块在不同的编程环境和操作系统上的行为可能有所不同。某些因素，如硬件、操作系统、Python解释器版本等，可能会对计时结果产生影响。

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以往的Python文章总结

不妨做一下笔记，在实验一下，毕竟实验才是巩固知识是的最好方式在Python3中，所有的字符串都是Unicode字符串。...聪明的小伙伴们，可能在上面我使用for循环，反应过来函数不过是对相同的代码进行，打包这样和循环的本质没有什么不同的，所以为了函数能够在每次调用实现不同的风格，才加入了函数的概念。...看代码，秒懂 class Base1: def fool(self): print("我是fool,我在Basel中") class Base2: def foo2(self...() 我是fool,我在Basel中 >>> cat.foo2() 我是foo2,我在Basel中 >>> 当然不建议使用的，会造成bug的 >>> class C: ......创立一个文件夹，用于存放相关模块，文件夹的名字即包的名字在文件夹内创建一个叫做__init__.py的模块文件，内容可以是空的，也可以是初始化代码，这个是Python识别这个是个包的前提将相关的代码放入文件夹中

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课时44：魔法方法：简单定制

>>> t1 总共运行了000004 似乎做得很不错了，但这里还有一些问题。...要解决这个问题也很简单，大家应该还记得在类里边，用得最多的一个魔法方法是什么？是__init__()嘛，所有属于实例对象的变量只要在这里边先定义，就不会出现这样的问题了。...Python这里抛出了一个异常：TypeError: 'int' object is not callable 仔细瞧，在调用start（）方法的时候报错，也就是说，Python认为start是一个整型变量...为什么呢？大家看__init__()方法里，是不是也命名了一个叫做self.start的变量，如果类中的方法名和属性同名，属性会覆盖方法。...（3年-1月1天-1小时），你应该对此做一些转换。

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测量

比如上文提到的并发连接的测量，比较好的测量结果的表述为（我瞎诌的）：在64G memory，Intel Xeon 5650（6核） CPU，千兆网卡，ubuntu 14.10系统下，跑1M并发连接，10%...在很多大型软件中，由于功能繁多，有时候，性能是一种（隐性的）承诺。...CB/CP也是类似的想法：我们希望将系统中的性能问题扼杀在萌芽，免得几个月后做一次performance benchmark发现了严重的问题，才手忙脚乱地去解决。...读了这么多我对软件测量的枯燥的不靠谱的看法后，轻松一下，做个小实验，测量一下你自己吧： 1) 准备一张白纸，在纸上写上你对自己多快能算出1234 x 9876（纯算，不能耍诸如把9876变成10000...2) 打开手机上的计时器，开始在纸上演算。算出结果后，记下计时器当前花费的时间u1。 3) 再写下你觉得自己验证这一结果是否正确的时间v2。 4) 依旧打开计时器，开始验证。

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.NETC# 在代码中测量代码执行耗时的建议（比较系统性能计数器和系统时间）

.NET/C# 在代码中测量代码执行耗时的建议（比较系统性能计数器和系统时间）发布于 2018-11-06 15:33...不过传统的在代码中编写计时的方式依然有效，因为它可以生产环境或用户端得到真实环境下的执行耗时。如果你希望在 .NET/C# 代码中编写计时，那么阅读本文可以获得一些建议。...基本的计时计时一般采用下面这种方式，在方法执行之前获取一次时间，在方法结束之后再取得一次时间。 // 在方法开始之前。 Foo(); // 在方法执行之后。...这里我不会提到性能测试工具或者基准性能测试这些方法，因为这些测试代码不会运行于用户端。...此类型的时间统计是按照高性能和高精度的要求来做的，于是你可以用它获得高精度的计时效果。不过，如果你对性能要求近乎苛刻，例如你的方法会被数百万次或更高频地执行，那么就需要开始斟酌如何调用里面的属性了。

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Python字符串及Time库介绍

至于为什么要继续将Python讲完呢，一是小编想将Python这个模块一口气拿下，不能再拖拖拖拖啦；二是以后用爬虫也可以用到；三是以后可能会接触机器学习，反正学学总是没错的。 ?...接下来会学到的主要是Python的字符串格式化以及Time库的大致使用。字符串格式化什么是格式化？是删除一切数据吗？不，此处格式化指的是对字符串进行格式表达的方式。...简单介绍Time库：Time库作为python中处理时间的标准库，当然，Python中也有若干个处理时间的库，但Time库是最基本的一个。 Time库的基本使用函数： ?...关于程序计时应用函数的使用方法： ? 关于程序计时在应用时是很广泛的，最典型的便是计时器了。程序计时指的是测量起止动作所经历时间的过程。...测量时间函数：perf_counter()，即返回一个CPU级别的时间计数值，单位为秒，由于计时值起点不确定，连续调用差值才用意义。所以我们一般在使用时都是连续调用差值，如下： ?

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python做手游自动刷图脚本，问道手游目前很火，此脚本应用泛滥！

环境： python 2 autopy包 PyCharm 鼠标移动代码：运行后会发现鼠标瞬间移动到坐标官方文档的解释：即：坐标超出屏幕分辨率就会报错。...鼠标点击就是利用到上述的一个Python包，代码就一行。...代码实现的功能就是切换窗口，也就是alt+tab然后回车进入开始制作脚本：在电脑上安装一个模拟器，并下载一个手游问道。...测量出前往竞技场的坐标为(1358,504) 记录下竞技场按钮的坐标(1332,650) 制作回合制脚本首先得要熟悉任务流程然后点击竞技场，走完这个任务流程，依次记录按钮的坐标竞技场任务一天可以做五次...，我们对步骤循环五次战斗时间我们需要自己来计时，不同门派，土豪或者平民玩家时间都不一样我是平民玩家，大概耗时60s，点击过挑战让代码延迟60s再继续执行完整代码与注释如下：到此已经完成了这个小功能脚本

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测量JavaScript函数的性能的简单方法及与其他方式对比

这就是为什么能够识别代码中的瓶颈并测量改进的原因。尤其是在为浏览器开发JavaScript时，要注意到你写的每一行JavaScript都有可能阻塞DOM，因为它是一种单线程语言。...在这篇文章中，我将解释你如何测量你的功能的性能，以及如何处理你从它们中得到的结果。 ?...但是，对于我们的用例，我们只想测量单个函数的性能，因此时间戳就足够了。那不是和Date.now一样吗？现在你可能会想：我也可以用 Date.now 来做这个啊。是的，可以，但是有缺点。...注意输入值在实际应用中，给定函数的输入值可能会发生很大变化。仅针对任意随机值测量函数的速度并不能提供我们可以实际使用的任何有价值的数据。确保使用相同的输入值运行代码。...…在多个浏览器中如果我们在Chrome中运行上述代码，结果会突然看起来不同： test-forEach: 6.156005859375ms test-forEach: 8.01416015625ms

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CUDA优化的冷知识 4 | 打工人的时间是如何计算的

正确的计时也是从今天开始的, CUDA优化章节的重要基础，因为你的代码干了什么, 例如对一张图片进行边缘查找, 或者颜色分布进行直方图统计, 这些工作量你本身, 作为代码的编写者, 是知道的....此时再加上了正确的计时方法, 则你可以立刻衡量出来, "我的具体XXX操作过程, 在XXX ms内完成, 性能是XXX"(例如10张图片/秒)。...此时, 因为你的基础部分(计时)是错误的, 从而导致了你的问题整体无效. 这点无论是从, 我们的论坛上的帖子中, 还是我们的直接的客户支持用, 用户给出的他们的代码中, 都可以看到这样的错误....例如在我们之前的文章中, 我们知道一个kernel的启动是异步的, 也就是一旦该kernel成功启动后, 它就开始在GPU上执行了....即明确的告诉了他哪里是理解错了后), 他均无视了我们.

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Gyroflow源码分析.1(准备）

这个是目前的样子，rust重写的很厉害，但是我rust不熟悉啊，一头雾水。幸好以前的版本是Python的，而且还开源，所以我就可以研究研究。...我的代码从这里下载的，就是最后一个Python的版本自适应/动态缩放对 insta360 元数据的原生支持 .gyroflow 文件，用于保存数据和未来的插件更多输出编解码器选项改进的输出质量/...我也下载了一个编译的版本，看看是什么样的太简陋了标定板执行的后台打印工作经过我研究，这个ElvinC才是库的源作者，就是一切的源头我们自己研究吧，因为有UI，所以需要安装对应的库，...QT的库安装成功 C:\Users\yunswj\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Lib\site-packages\PySide2 在安装的这个位置...执行最后一个一个视频文件由三个文件构成陀螺仪数据定时定时采样，CSV文件每陀螺仪测量一行。每条线具有三个角速度测量值，每个轴（x、y、z）一个。角速度测量值以弧度/秒表示。

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如何使 Python 程序快如闪电？这里有妙招

所以，让我们来证明那些人是错的——让我们看看如何提高 Python 程序的性能并使它们变得非常快！时间和性能在开始优化任何代码之前，我们首先需要找出代码的哪些部会减慢整个程序的速度。...特定函数计时既然我们知道该将注意力集中在哪里，我们可能希望对慢函数进行计时，而不测量代码的其余部分。...让我们让你的 Python 程序运行得更快。我基本上不会向你展示一些能够神奇地解决性能问题的技巧和代码片段。...这主要是因为内置代码是用 C 语言实现的，在用 Python 编写代码时，我们在速度上无法与之相比。...使用 lru 缓存的缓存/备忘录我已经在之前的博文（https://martinheinz.dev/blog/4）中写过这个，但是我认为有必要用一个简单的例子来重复一下： import functools

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工作感想（一）

所以提醒自己，以后做产品方面的分析或者设计时，一定要多关注竞争对手的产品，比如竞争对手的产品提供的哪些功能我们不具备，我们是不是可以考虑引进该功能。比如我们的产品提供的哪些功能竞争对手没有？...我目前是这样做的： 1 若竞争对手产品是开源的，并且在github有相应的仓库，那么很简单，只需要关注该项目动向即可，有任何更新都会给你发送邮件。...但是如果是一些能在网上找到答案的问题，我建议提问之前还是先google下，比如为什么编译不通过？使用Python如何获取系统环境变量？...4) 乐于聆听在工作中，可能是我急性子使然，在和别人就某个问题讨论时，一旦我认为我的观点是对的，然后别人再解释时，我就不想听了，在经历过2次以后，我就意识到自己有多么蠢。...如果自己是对的，我急什么，听别人说完再指出也不迟啊，就算对方错了，也要认真听完为什么他会这样想，也许站在他角度你也是错的，比如开发和QA的对话： QA：这是一个bug 开发：你错了，这不是bug

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opencv(4.5.3)-python(九)--性能度量和优化

翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标在图像处理中，由于你要每秒处理大量操作，你的代码不仅要提供正确的解决方案，而且要以最快的方式提供，这是必须的。...因此，在本章中，你将学习：测试代码的性能。一些提高代码性能的技巧。你会看到这些函数：cv.getTickCount, cv.getTickFrequency，等等。...除了OpenCV之外，Python还提供了一个模块time，这对测量执行时间很有帮助。另一个模块profile有助于获得代码的详细报告，比如代码中每个函数花了多少时间，函数被调用了多少次，等等。...如果你检查它的源代码，你可以看到中值滤波是SIMD优化的。因此，你可以用它来在你的代码顶部启用优化（记住它是默认启用的）。在IPython中衡量性能有时你可能需要比较两个类似操作的性能。...额外的资源 Python优化技术 Scipy讲义--高级Numpy IPython中的计时和剖析

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PyTorch自定义CUDA算子教程与运行时间分析

Python调用最后就是python层面，也就是我们用户编写代码去调用上面生成的库了。...接下来的代码就随心所欲了，这里简单写了一个测量运行时间，对比和torch速度的代码，这部分留着下一章节讲解。总结一下，主要分为三个模块：先编写CUDA算子和对应的调用函数。...安装命令为： sudo apt install nsight-systems 然后在运行python代码时，在命令前面加上nsys profile就行了： nsys profile python3 main.py...时间大概在29us左右，和我们实际代码测出来的也是比较接近的： ? 其实我们实际想要知道的耗时并不包括api调用和线程同步的时间，但是这部分时间在python端不好去掉，所以就加上了。...可以看出，因为第一次开始计时前没有同步线程，所以在GPU warm up调用api完毕后，第一次cuda kernel调用就开始了。

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