


Calculer le temps d'exécution de la fonction à l'aide du décorateur Python
Ce qui suit est un exemple d'utilisation du décorateur Python pour calculer le temps d'exécution d'une fonction. Il a une bonne valeur de référence et j'espère qu'il sera utile à tout le monde. Jetons un coup d'œil ensemble
Les décorateurs jouent un rôle très important en Python Si vous pouvez les utiliser habilement, votre efficacité de travail sera grandement améliorée
Jetons un coup d'œil aux décorateurs Python aujourd'hui. Ça marche.
Cet article utilise principalement le décorateur Python pour calculer la durée d'exécution de la fonction
Certains programmes qui doivent calculer avec précision la durée d'exécution d'une fonction la course à pied peut être utilisée Cette méthode
#coding:utf-8 import urllib2,re,time,random,os,datetime import HTMLParser import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') #计算时间函数 def print_run_time(func): def wrapper(*args, **kw): local_time = time.time() func(*args, **kw) print 'current Function [%s] run time is %.2f' % (func.__name__ ,time.time() - local_time) return wrapper class test: def __init__(self): self.url='' #获取网页页面内容 #即装饰器不管参数有多少,都能使用 @print_run_time def get_html(self,url): headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; rv:16.0) Gecko/20100101 Firefox/16.0'}#设置header req = urllib2.Request(url=url,headers=headers) try: html = urllib2.urlopen(req).read().decode('utf-8') html=HTMLParser.HTMLParser().unescape(html)#处理网页内容, 可以将一些html类型的符号如" 转换回双引号 #html = html.decode('utf-8','replace').encode(sys.getfilesystemencoding())#转码:避免输出出现乱码 except urllib2.HTTPError,e: print(2,u"连接页面失败,错误原因: %s" % e.code) return None except urllib2.URLError,e: if hasattr(e,'reason'): print(2,u"连接页面失败,错误原因:%s" % e.reason) return None return html #在类的内部使用装饰器 @print_run_time def run(self): self.url='http://www.baidu.com' self.get_html(self.url) print 'end' #在外面直接使用装饰器 @print_run_time def get_current_dir(spath): #spath=os.getcwd() #spath=os.path.abspath(os.curdir) for schild in os.listdir(spath): schildpath=spath+'/'+schild if os.path.isdir(schildpath): get_current_dir(schildpath) else: print schildpath if __name__ == '__main__': my_test=test() my_test.run() spath=os.path.abspath('.') get_current_dir(spath)
Résultats de course :
current Function [get_html] run time is 0.29 end current Function [run] run time is 0.29 05.python_study/03.decorator.py current Function [get_current_dir] run time is 0.00
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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

La mise à jour de Pytorch vers la dernière version sur CentOS peut suivre les étapes suivantes: Méthode 1: Mise à jour de PIP avec PIP: Assurez-vous d'abord que votre PIP est la dernière version, car les anciennes versions de PIP peuvent ne pas être en mesure d'installer correctement la dernière version de Pytorch. pipinstall-upradepip désinstalle ancienne version de Pytorch (si installé): PipuninstallTorchtorchVisiontorchaudio installation dernier
