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包含使用python简单电脑cpu的词条

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7种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法

1. 使用装饰器来衡量函数执行时间

有一个简单方法,那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间,并输出结果:

import time

from functoolsimport wraps

import random

def fn_timer(function):

  @wraps(function)

  def function_timer(*args, **kwargs):

      t0= time.time()

      result= function(*args, **kwargs)

      t1= time.time()

      print("Total time running %s: %s seconds" %

          (function.__name__, str(t1- t0))

)

      return result

return function_timer

@fn_timer

def random_sort(n):

  return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出:Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds

使用方式的话,就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了

或者

# 可监控程序运行时间

import time

import random

def clock(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):

        start_time= time.time()

        result= func(*args, **kwargs)

        end_time= time.time()

        print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))

        return result

return wrapper

@clock

def random_sort(n):

  return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出结果:共耗时: 0.65634秒

2. 使用timeit模块

另一种方法是使用timeit模块,用来计算平均时间消耗。

执行下面的脚本可以运行该模块。

这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

在输出的末尾,可以看到以下结果:4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop

这表示测试了4次,平均每次测试重复5次,最好的测试结果是2.08秒。

如果不指定测试或重复次数,默认值为10次测试,每次重复5次。

3. 使用Unix系统中的time命令

然而,装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时,unix time实用工具就非常有用。

运行time实用工具:

输出结果为:

Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds

real 1.49

user 1.40

sys 0.08

第一行来自预定义的装饰器,其他三行为:

    real表示的是执行脚本的总时间

    user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。

    sys表示的是执行内核函数消耗的时间。

注意:根据维基百科的定义,内核是一个计算机程序,用来管理软件的输入输出,并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。

因此,Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。

4. 使用cProfile模块

5. 使用line_profiler模块

6. 使用memory_profiler模块

7. 使用guppy包

练习使用python,对电脑有什么要求吗?

Python基础开发对性能要求并不大,4000-5000的电脑玩游戏都还差不多,对于学习Python足够了。

如果 Python 是你接触的第一门编程语言,那也不必担心。我们知道,虽然同为人机交互的桥梁,但 Python 比 C++、Java 等,语言更简洁,也更接近英语,对初学者很友好,这也是 Python 语言的一个显著特点。

任何一门编程语言,其囊括的知识面都是非常广泛的,从基本的变量赋值、条件循环、到文件操作、并发编程等,千万不要等到把所有知识点都学完了才开始练习,因为到那时你会发现,前面好不容易记住的知识都忘记了。学习编程,是十分讲究实战的,没有捷径可走,越早练习,练得越多越勤,学习效果就越好。

Windows上使用Python绑定CPU

在 Windows 平台上,有时候我们想让自己的程序在指定的CPU上运行,此时我看可以通过下面几个API来实现

其中绑定CPU是mask的值如下:

示例

python对电脑配置要求

就描述,这问的。编程对电脑没要求。按现在来讲,电脑CPU有双核,内存有4G 能运行系统的都可以

不懂继续问,满意请采纳。

学Python电脑要什么配置?

可以参考如下配置:

CPU为酷睿i5 / i7

内存 4G / 8G

硬盘 500G,或者用 SSD

前面一个为基础配置,后面的为更好的选项。网上价格 3000 ~ 6000。

更重要的,做量化需要数据、需要量化引擎系统,这需要很多开发工作,可以自己抓取数据和用开源的回测引擎。

Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

7月20日,IEEE发布2017年编程语言排行榜:Python高居首位

python怎么提高cpu利用率

内置的是多处理模块。multiprocessing.Pool类使用map和相关方法在多个CPU之间提供矢量化.但是这里需要权衡.如果必须在进程之间传递大量数据,那么这种开销可能会抵消多核的优势。使用合适的numpy版本。如果numpy是使用多线程ATLAS库构建的,则在遇到大问题时会更快。使用扩展模块,例如numexpr、parallelpython、corepy或CopenhagenVectorByteCode。请注意,线程模块在这方面并不是很有用.为了简化内存管理,全局解释器锁(“GIL”)强制一次只能有一个线程执行python字节码.但是,像numpy这样的外部模块可以在内部使用多个线程.

中央处理器(CPU),是电子计算机的主要设备之一,电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。电脑中所有操作都由CPU负责读取指令,对指令译码并执行指令的核心部件。

程序是由指令构成的序列,执行程序就是按指令序列逐条执行指令。一旦把程序装入主存储器中,就可以由CPU自动地完成从主存取指令和执行指令的任务。