importtimepython
❶ python 暫停幾秒執行下一步、
在代碼開頭引入time模塊:import time
在需要延時的地方加入語句:time.sleep(1)
(括弧中的1意為停頓1秒,想停頓時間更長可以換數字)
舉例:
import time
print '11'
time.sleep(10)
print '22'
先列印11,等待10秒後,列印22。
(1)importtimepython擴展閱讀:
文件執行
1、用 notepad++ 或 Sublime Text,甚至 寫字本創建一個文件。
2、比如:print('Hello world!')
3、保存為 helloworld.py,一定要選或寫後綴名 .py 。
4、進入cmd命令行,切換(cd)到保存文件的目錄,執行 python helloworld.py,文件名前的python表示調用python解釋器執行文件。
❷ Python中怎麼把時間的小時提取出來作為一列
就是先獲取當前的時間戳,然後按格式輸出時間。
使用方式如下:1、打開終端,2、輸入:python,3、輸入:importtime,4、輸入:time.localtime([可以放入時間戳]),5、發現輸出了一個struct_time結構,6、輸入:time.localtime().tm_hour,7、獲得了當前的小時值。
提取時間的正則表達式主要介紹了Python使用re模塊正則提取字元串中括弧內的內容。
❸ python中時間如何表示
Python中有3種不同的時間表示法
1.時間戳 timestamp 是從1970年1月1日0時0分0秒開始的秒數
2.struct_time 包含9個元素的tuple
3.format time 已經格式化好便於閱讀的時間
使用時間需要使用time模塊
import time引入time模塊
time.time()方法獲取當前的時間,以timestamp的形式
>>> time.time()
1576372527.424447
time.localtime()方法:以struct_time的形式獲取當前的當地時間
>>> time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=12, tm_mday=14,
tm_hour=20, tm_min=15, tm_sec=49, tm_wday=5, tm_yday=348, tm_isdst=0)
time.gmtime()方法:以struct_time的形式獲取當前的格林尼治時間
從struct_time中獲取具體的年月日:
ctime.tm_year ctime.tm_mon .....
ttm_tm_isdst = 1來告知mktime()現在處於夏令時,明確使用ttm.tm_isdst = 0來告知未處於夏令時
不同時間表示法的轉換
struct_time轉timestamp: time.mktime(<struct_time>)
timestamp轉struct_time: time.localtime(time.time())
❹ python如何只獲取日期
這里我們要用到的是python的內置模塊,time模塊。
顧名思義,這是一個和時間有關的模塊。
導入time模塊。
import time
❺ python怎麼輸出時間
你可以試下下面的方式來取得當前時間的時間戳:
import time
print time.time()
輸出的結果是:
1357723206.31
但是這樣是一連串的數字不是我們想要的結果,我們可以利用time模塊的格式化時間的方法來處理:
time.localtime(time.time())
用time.localtime()方法,作用是格式化時間戳為本地的時間。
輸出的結果是:
time.struct_time(tm_year=2010, tm_mon=7, tm_mday=19, tm_hour=22, tm_min=33, tm_sec=39, tm_wday=0, tm_yday=200, tm_isdst=0)
現在看起來更有希望格式成我們想要的時間了。
time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time()))
最後用time.strftime()方法,把剛才的一大串信息格式化成我們想要的東西,現在的結果是:
2013-01-09
輸出日期和時間:
time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))
time.strftime裡面有很多參數,可以讓你能夠更隨意的輸出自己想要的東西:
下面是time.strftime的參數:
strftime(format[, tuple]) -> string
將指定的struct_time(默認為當前時間),根據指定的格式化字元串輸出
python中時間日期格式化符號:
%y 兩位數的年份表示(00-99)
%Y 四位數的年份表示(000-9999)
%m 月份(01-12)
%d 月內中的一天(0-31)
%H 24小時制小時數(0-23)
%I 12小時制小時數(01-12)
%M 分鍾數(00=59)
%S 秒(00-59)
%a 本地簡化星期名稱
%A 本地完整星期名稱
%b 本地簡化的月份名稱
%B 本地完整的月份名稱
%c 本地相應的日期表示和時間表示
%j 年內的一天(001-366)
%p 本地A.M.或P.M.的等價符
%U 一年中的星期數(00-53)星期天為星期的開始
%w 星期(0-6),星期天為星期的開始
%W 一年中的星期數(00-53)星期一為星期的開始
%x 本地相應的日期表示
%X 本地相應的時間表示
%Z 當前時區的名稱
%% %號本身
❻ 7種檢測Python程序運行時間、CPU和內存佔用的方法
1. 使用裝飾器來衡量函數執行時間
有一個簡單方法,那就是定義一個裝飾器來測量函數的執行時間,並輸出結果:
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)
輸出:Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds
使用方式的話,就是在要監控的函數定義上面加上 @fn_timer 就行了
或者
# 可監控程序運行時間
import time
import random
def clock(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time= time.time()
result= func(*args, **kwargs)
end_time= time.time()
print("共耗時: %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)
輸出結果:共耗時: 0.65634秒
2. 使用timeit模塊
另一種方法是使用timeit模塊,用來計算平均時間消耗。
執行下面的腳本可以運行該模塊。
這里的timing_functions是Python腳本文件名稱。
在輸出的末尾,可以看到以下結果:4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop
這表示測試了4次,平均每次測試重復5次,最好的測試結果是2.08秒。
如果不指定測試或重復次數,默認值為10次測試,每次重復5次。
3. 使用Unix系統中的time命令
然而,裝飾器和timeit都是基於Python的。在外部環境測試Python時,unix time實用工具就非常有用。
運行time實用工具:
輸出結果為:
Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds
real 1.49
user 1.40
sys 0.08
第一行來自預定義的裝飾器,其他三行為:
real表示的是執行腳本的總時間
user表示的是執行腳本消耗的CPU時間。
sys表示的是執行內核函數消耗的時間。
注意:根據維基網路的定義,內核是一個計算機程序,用來管理軟體的輸入輸出,並將其翻譯成CPU和其他計算機中的電子設備能夠執行的數據處理指令。
因此,Real執行時間和User+Sys執行時間的差就是消耗在輸入/輸出和系統執行其他任務時消耗的時間。
4. 使用cProfile模塊
5. 使用line_profiler模塊
6. 使用memory_profiler模塊
7. 使用guppy包