python获得运行时间差的简单介绍

7种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法

Python中可以使用time.time与time.clock来计算程序运行时间。time.time方法：返回当前时间的时间戳，计算的是程序开始到程序结束的时间。

real – 表示实际的程序运行时间 user – 表示程序在用户态的cpu总时间 sys – 表示在内核态的cpu总时间 通过sys和user时间的求和，你可以直观的得到系统上没有其他程序运行时你的程序运行所需要的CPU周期。

获取本机CPU温度、使用率、内存使用率、硬盘使用率等 在Python中获取系统信息的另一个好办法是使用psutil这个第三方模块。

top/free都是在procps包中(apt-get source procps)。找到cpus_refresh()函数，你可以看到它是怎样从/proc/stat解析出CPU的使用率的。

python运行时间的几种方法

1、现在让我们看几个time模块的例子 使用time模块查找日期和时间 使用上表中描述的内置函数和格式化代码， 可以在Python中 轻松获取日期和时间。 datetime模块 与time模块类似， datetime模块包含处理日期和时间所必需 的所有方法。

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。

3、使用生成器一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使用。生成器让我们创建一个函数一次只返回一条记录，而不是一次返回所有的记录，如果你正在使用pythonx，这就是你为啥使用xrange替代range或者使用ifilter替代filter的原因。

4、往往需要比较软件间的重现性，运行速度等，因此查阅了python中程序运行时间计算的各种方法。

python:pandas计算时间差

如果该列的时间是时间格式，如2020-6-19，则你可以 把这一列的时间类型转换成日期类型 单独取这一列出来，处理。即从第二个值开始，当位置的新前值=当前位置的值-前面一个的值，结果为一个时间段对象。

Pandas库里提供了一个函数可以自动计算数据的差分，这个函数是diff()，输入的数据是“series或”DataFrame类型的，像前面自定义函数那样，我们也可以指定差分的时间间隔，不过在这里这个参数叫做周期。

应该这样写：dfloc[((0 df3[score]) & (df3[score] 100))， score] = 0 你这样写会产生SettingWithCopyWarning警告，他的警告说明里有教你怎么修改的，也就是我上面这样。

就算是同一台电脑，每次运行时，运行结果也不完全一样。1 测试内容测试的内容为，分别用三种方法来计算一个简单的运算过程，即 a*a+b*b 。

https：// pandas.to_numeric(arg， errors=raise， downcast=None)将参数转换为数字类型。默认返回 dtype 为 float64 或 int64 ， 具体取决于提供的数据。

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