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Python可执行文件占用的时间太长

是因为Python是一种解释型语言，需要在运行时动态解释执行代码，相比编译型语言而言，执行效率较低。为了解决这个问题，可以采取以下措施：

代码优化：通过优化代码结构、算法和逻辑，减少不必要的计算和循环，提高代码执行效率。
编译为字节码：使用Python的编译器将Python代码编译为字节码文件（.pyc），这样在下次执行时可以直接加载字节码文件，提高执行速度。
使用静态类型检查工具：例如mypy，可以在开发过程中进行静态类型检查，减少运行时的类型错误，提高执行效率。
使用Cython或Numba进行加速：Cython和Numba是Python的扩展库，可以将Python代码转换为C或者机器码，提高执行效率。
使用PyInstaller或PyOxidizer进行打包：PyInstaller和PyOxidizer是Python的打包工具，可以将Python代码和解释器打包成一个可执行文件，减少启动时间。
使用多进程或多线程：将任务拆分成多个子任务，使用多进程或多线程并行执行，提高执行效率。
使用异步编程：使用asyncio库进行异步编程，可以在等待IO操作时释放CPU资源，提高执行效率。
使用第三方库或框架：根据具体需求，选择适合的第三方库或框架，如Django、Flask等，提供更高效的开发和执行环境。

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对于时间数据，如2016-05-05 20:28:54，有时需要与时间戳进行相互的运算，此时就需要对两种形式进行转换，在Python中，转换时需要用到time模块，具体的操作有如下的几种：将时间转换为时间戳...重新格式化时间时间戳转换为时间获取当前时间及将其转换成时间戳 1、将时间转换成时间戳将如上的时间2016-05-05 20:28:54转换成时间戳，具体的操作过程为：利用strptime()函数将时间转换成时间数组...重新格式化时间重新格式化时间需要以下的两个步骤：利用strptime()函数将时间转换成时间数组利用strftime()函数重新格式化时间 #coding:UTF-8 import time dt...= "2016-05-05 20:28:54" #转换成时间数组 timeArray = time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") #转换成新的时间格式(20160505...localtime，再转换成时间的具体格式：利用localtime()函数将时间戳转化成localtime的格式利用strftime()函数重新格式化时间 #coding:UTF-8 import

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python 修改文件创建、修改、访问时间突如其来想知道一下 python 如何修改文件的属性（创建、修改、访问时间），于是就去网上搜集了可行方案，也就有了这篇博客方案一参考博客：python...修改任意文件的创建时间、修改时间、访问时间 from win32file import CreateFile, SetFileTime, GetFileTime, CloseHandle from...time def modifyFileTime(filePath, createTime, modifyTime, accessTime, offset): """ 用来修改任意文件的相关时间属性...:param modifyTime: 修改时间 :param accessTime: 访问时间 :param offset: 时间偏移的秒数,tuple格式，顺序和参数时间对应...不知道干啥的） # 调用函数修改文件创建时间，并判断是否修改成功 r = modifyFileTime(fName, cTime, mTime, aTime, offset)

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