一.无参装饰器 问题：如何计算一段程序的运行时间？...8 # 调用函数 9 func() 输出： 程序正在运行...... 5.00543737411499 上面的代码是不是就实现了计算程序运行时间的目的，那么如果我想计算别的函数的运行时间是不是也要在函数内部加上...start和endtime来计算时间的语句，是不是超级麻烦 下面我们修改一下上面的代码，实现计算任何函数的运行时间： 1 import time 2 def func(): 3 time.sleep...() 输出： 程序正在运行...... 5.00543737411499 好了，上面代码就是计算函数func的运行时间，大家是不是发现一个问题：只能计算func()函数的运行时间，那么如果我想计算别的函数的运行时间是不是就需要修改...__name__) # 获取函数的名称 输出结果： func 现在想一个问题，我们上面写好的装饰器，我要想在函数外部获取被装饰函数的函数名字也这么写会是什么情况？
然后，我们有了运行开始时间，该时间将用于计算运行持续时间。 好了，接下来，我们将保存用于运行的网络和数据加载器，以及可用于为TensorBoard保存数据的SummaryWriter。...这段代码有些不对劲。您以前听说过代码异味吗？你闻到它们了吗？code smell 是一个术语，用于描述一种条件，在这种情况下，我们眼前的代码似乎不正确。对于软件开发人员而言，这就像一种直觉。...我们甚至可以将count变量更改为更直观的名称，例如数字或id。我们之所以现在就离开这个原因是因为重构是一个迭代过程，这是我们的第一次迭代。...我们首先计算epoch 持续时间和运行持续时间。由于我们处于一个epoch的末尾，因此epoch的持续时间是最终的，但此处的运行时长表示当前运行的运行时间。该值将一直运行，直到运行结束。...别管我 我只是在这里重构代码并思考这个问题。哦。您想知道问题是什么。好吧，问题是这样的。错是什么感觉？ 也许我们可以形容它感觉很不好。或者，也许我们可能将其描述为尴尬或羞辱。 好吧，不。
\n");//while后边的条件满⾜，死循环的打印我没吃 return 0； } 同样的条件if 和while，while也是可以实现循环效果的，但是为什么while会死循环呢？...接下来让我们来计算计算1~100之间3的倍数的数字之和 #include int main() { int i = 0; int sum = 0; for(i=1;...i++的调整部分 printf("%d ", i); } return 0; } 所以在for循环中continue 的作⽤是跳过本次循环中continue 后的代码，直接去到循环的调整部分...4.2 for循环中的break和continue 4.2.1 break举例 其实和while循环中的break一样，要循环多少次，只要执行到了for循环中的break也是用于终止循环的，不管循环还需...i++的调整部分 printf("%d ", i); } return 0; } 所以在for循环中，continue的作用是跳过本次循环中continue后的代码，直接进入下一次循环的调整部分
什么是异步，同步，阻塞，非阻塞 在写这篇文章前，我对这四个概念是非常模糊的。 同步，异步 异步同步的差异，在于当线程调用函数的时候，线程获取消息的方式....那么，我们该如何实现自己的非阻塞sleep呢。 （tornado的sleep，原理十分复杂。以后再细说。） 场景二：轮循非阻塞 实现非阻塞场景，关键在于函数不能阻塞住当前线程。...线程会更新状态，当状态更新后，在下次轮循会触发生成器继续执行后面的动作。...上面的代码中，在一个while循环中轮循timer的状态。由于timer存在于wait中。所以需要把timer“提取”出来。...场景三：异步非阻塞 实现异步的经典方式是使用回调，实现非阻塞的经典方式是使用线程。 所以，代码就呼之欲出了。
此函数计算从 0 到传入值的每个数字的平方和： ? 你将处理一大批数据，所以这需要一段时间。...记住，这只是代码的一个占位符，它实际上做了一些有用的事情，需要大量的处理时间，例如计算公式的根或对大型数据结构进行排序。...") 此代码调用 cpu_bound() 20 次，每次使用不同的大数字。...它在单个 CPU 上单个进程中的单个线程上完成所有这些工作。执行时序图如下： ? 与 I/O 绑定示例不同，CPU 绑定示例的运行时间通常相当一致。这台机器大约需要 7.8 秒： ?...为什么多处理版本很重要 这个例子的多处理版本非常好，因为它相对容易设置，并且只需要很少的额外代码。它还充分利用了计算机中的 CPU 资源。在我的机器上，运行它只需要 2.5 秒： ?
python中这种同时运行的目的是最大化利用CPU的计算能力，将很多等待时间利用起来。这也说明如果程序耗时不是因为等待时间，而是任务非常多，就是要计算那么久，则多线程无法改善运行时间。...(1) a = 1 + 1 print(a) 如果我们要运行10次这个函数，它的运行时间主要在于每次sleep的那一秒，1 + 1的计算是不会耗多少时间的。...读者可能会注意到，不用多线程时是通过程序计算时间的，使用多线程却没有。这是因为要计算时间需要增加一些代码，无法展示最简单的多线程使用，所以就先不计算时间。...不过如果要计算多线程运行时间却是要用到这个join() 我们先看一下不用join()的情况 from threading import Thread t = time.time() for _ in range...（要看这个参数的效果要在py文件中编写代码，在cmd里运行，不能在jupyter notebook里，因为这里会多出一些线程干扰） group是预留的一个参数，用于以后扩展ThreadGroup类，现在没用
，他就会暂停一秒，然后运行，使它在运行结束后，能够统计它的运行时间 import time def index(a， b): time.sleep(1) print(index，a， b...) 2、通常，我们只需要在这段代码运行前打印一个时间戳，运行后再次打印一个时间戳，在这段代码运行结束后通过前后时间的插值就能统计出这段代码的运行时间，但这种办法使用起来比较麻烦且只能使用一次 方法一：...，若将这段代码使用函数封包，那样在调用时就可以更为便捷，在以后统计该代码时，只需要调用封包这段代码的函数名就可以直接统计这段代码的运行时间 import time def index(a, b):...，就可以达到可以调动任何函数体代码都可以执行此功能的方法，但并未满足闭包函数的条件，源代码的调用方式改变了，这时我们可以通过将原函数体代码赋值的方式来达到调用方式和源代码都未改变的情况下来增加此功能 import...，这时在进一步推导，可在装饰器函数内部调用源代码函数名的位置设置一个变量名用于接收返回值，传给装饰器底层return用于接收即可解决这个问题 import time def index(a, b):
每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战：速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢，因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的，并行化是这种优化的必要步骤。...为了避免这种情况，我们必须小心不要引入太多相互依赖的锁。 活锁：活锁是指线程在循环中继续运行，但没有任何进展。这也是由于互斥锁设计不当和使用不当造成的。...多处理应该用于 CPU 受限、计算密集型的程序。...另外，我正在计时代码中完成模型拟合核心工作的部分。...现在我们将研究如何减少该算法的运行时间。我们知道这个算法可以在一定程度上并行化，但是什么样的并行化才是合适的呢？它没有任何 IO 瓶颈，相反，它是一个非常 CPU 密集型的任务。
，刚开始学完那会还胸有成竹，一段时间之后却又忘的一干二净，导致我要不停回去复习，还始终不得要领，难以在实践中灵活运用。...相信有不少同学跟我一样徘徊踌躇，现在老师给予了我一个给大家分享经验的机会，我也刚好结合前段时间复习关于Python装饰器的理解来说下，若有不对的地方，还望各位同学，同行，老师及时指出。...它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志，性能测试，事务处理，缓存，权限校验等场景。 四、为什么用装饰器 我们在为一个对象添加新功能时，往往秉持着开放封闭原则。...有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码到装饰器中并继续重用。 五、装饰器的推导 提出需求：为index函数新增计算代码运行时间的功能，必须符合开放封闭原则。...stop-start) 结果：虽然实现了功能，但破环了开放封闭原则，修改了源代码，不符合要求，失败。
如果你忘记在某个地方做一个改变，或者如果你对不同的副本做了不同的改变，你的程序很可能会以错误告终。 复制代码的解决方案是对其去重；也就是说，通过将代码放在函数或循环中，使它在程序中出现一次。...例如，考虑下面一行中的数字604800： expiration = time.time() + 604800 time.time()函数返回一个表示当前时间的整数。...注释有助于澄清： expiration = time.time() + 604800 # Expire in one week. 这是一个很好的解决方案，但更好的方案是用常量替换这些“魔术”数字。...使用单独的常量允许您在将来独立地更改它们。请注意，在程序运行时，常量变量不应该改变值。但这并不意味着程序员永远不能在源代码中更新它们。...其他代码异味包括魔术数字，魔术数字是代码中无法解释的值，可以用具有描述性名称的常量来替换。类似地，注释掉的代码和僵尸代码永远不会被计算机运行，可能会误导后来阅读程序代码的程序员。
一、装饰器定义： 1.装饰器的本质为函数； 2.装饰器是用来完成被修饰函数的附加功能的 所以:装饰器是用来完成被修饰函数附属功能的函数 装饰器的要求： 1.不能修改被修饰函数的源代码； 2.不能更改被修饰函数的运行方式...#返回wrapper函数名 #要求完成一个装饰器，用来计算函数的运行时间 #高阶函数 def run_time(fun): def wrapper(): startime = time.time...#运行test函数 截止目前为止，既未改变test函数的源代码又未改变test函数的运行方式，还为test函数加上了计算它运行时间的功能，符合装饰器的要求。...(test)的代码块功能完全相同 四、加入返回值 若想在test函数中加上返回值，怎么办？...但wrapper函数中并没有返回值，所以上面的装饰器没有得到我们想要的结果。现进行改进，代码块如下： ? ? ?
Python 中的 logging 模块可以让你跟踪代码运行时的事件，当程序崩溃时可以查看日志并且发现是什么引发了错误。...但问题是，当你处理有很多个模块的大项目时，就需要一个更加灵活的方法。 为什么？ 因为代码需要经历开发、调试、审查、测试或者上线等不同阶段。...如果你还想打印出使用的模块以及代码运行的时间，那么你的代码很容易变得混乱。 使用logging模块，这些问题就能很容易地解决。 logging模块可以： 控制信息层级，仅记录需要的信息。...INFO：确认代码运行正常。Value=20。 WARNING：意想不到的事情发生了，或预示着某个问题。但软件仍按预期运行。Value=30。 ERROR：出现更严重的问题，软件无法执行某些功能。...因为，一旦设置好logging.basicConfig()，就不能再更改它。 如果想在不同文件中使用不同 logger，就需要创建一个新的 logger。 如何创建一个新的 logger？
一.什么是推导式 推导式是从一个或者多个迭代器快速简洁地创建数据类型的一种方法，它将循环和条件判断结合，从而避免语法冗长的代码，提高代码运行效率。...1.语法 ''' 语法一： exp1：在for循环中，如果x的值满足条件表达式condition(即条件表达式成立)，返回exp1；条件表达式不成立则不返回 x：for循环中变量...if condition else exp2 for x in data] 2.实战练习 需求一：获取0~20的所有偶数并且乘以10，并返回所有计算之后的结果。...10，奇数乘以100，并返回所有计算之后的结果。...假如有一个需求：将0~10000000(一亿)以内的所有整数存到列表中，对比一下列表推导式和for循环耗时情况： import time # 添加time模块，用于统计代码运行时间 #一共添加10000000
GPU 计算与 CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。...在其他的一般情况下，GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用，因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...为了给让芯片满载和延长运行时间，我增加了in_row、in_f、out_f个数，也设置了循环操作10000次。...()-s) #cpu take time: 55.70971965789795 可以看到cpu花费55秒 GPU计算 为了让GPU的CUDA执行相同的计算，我只需将....另外，考虑到CUDA中的操作是异步的，我们还需要添加一个同步语句，以确保在所有CUDA任务完成后打印使用的时间。
数列的数据规模巨大 数列有规律，但是不能使用列表推导式描述。 生成器 生成器是一种高级迭代器，使得需要返回一系列元素的函数所需的代码更加的简单和高效（不像创建迭代器代码那般冗长）。...生成器的优点是延迟计算，一次返回一个结果，这样非常适用于大数据量的计算。但是，使用生成器必须要注意的一点是：生成器只能遍历一次。...#将一个列表中的数字转换为字符串 map(str, [1,2,3,4,5,6]) reduce()：函数接收两个参数，一个是函数，另一个是序列，但是，函数必须接收两个参数reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算...经常用于具有切面需求的场景：包括插入日志、性能测试、事务处理、缓存和权限校验等。 那么为什么要引入装饰器呢？ 场景：计算一个函数的执行时间。...一种方法就是定义一个函数，用来专门计算函数的运行时间，然后运行时间计算完成之后再处理真正的业务代码，代码如下： import time def get_time(func): startTime
但这种趋势还会持续到什么时候呢？什么时候 Python 最终会被其他编程语言所取代？为什么会被取代？ 预测这个时间点到底什么时候到来可能会像科幻小说一样充满各种可能性。...它的用途广泛 由于 Python 已经存在了如此久的时间，开发人员已经为各种潜在需求制作了软件包。现在，你可以找到几乎所有用途的软件包。 想要计算数字、向量和矩阵吗？...这意味着需要使用大量的内存，因为程序需要为它在任何情况下都能工作的每个变量预留足够的空间，而且大量的内存使用意味着大量的计算时间。 另一个原因是，Python 一次只能执行一个任务。...这意味着 Lambda 并不能用于它们。 表达式和语句之间的这种区别是相当随意的，在其他编程语言中并不会存在。 空白使代码的可读性更强，但可维护性却更低了。 ...运行时错误 Python 脚本不是先编译后执行的。相反，它会在每次执行时编译，因此，任何编码错误都会在运行时显示出来。这会导致性能差、耗时长，并且需要进行大量测试。比如，很多很多测试。
介绍 了解算法的效率在计算机科学和编程领域至关重要，因为它有助于创建既优化又性能快速的软件。在这种情况下，时间复杂度是一个重要的概念，因为它衡量算法的运行时如何随着输入大小的增长而变化。...“algo_time（）”算法的运行时间。...接下来，我们定义 algo_ops（） 函数，它接受输入数字 'n'。在函数内部，我们初始化两个变量：“ops”用于计算操作次数，“sum”用于存储数字的累积总和。...这意味着我们将评估变量 'n' 的技术，范围从 1000 到 10000，增量为 100。 在循环中，我们计算所有输入大小的“algo_time（）”过程的性能。...我们在调用过程之前使用 'time.time（）' 开始一个秒表，并在子例程被执行后直接结束它。接下来，我们将时间间隔保存在称为“execution_period”的变量中。
为什么？好吧，当你过拟合了单个batch —— 你实际上是在确保模型在工作。我不想在一个巨大的数据集上浪费了几个小时的训练时间，只是为了发现因为一个小错误，它只有50%的准确性。...# slow, wasteful first_batch = list(train_loader)[0] 但这意味着你要评估整个数据集这会消耗你的时间和内存。那么我们还能尝试什么呢?...这是它在PyTorch代码中的样子。最后的“step”方法将根据“backward”步骤的结果更新权重。...神经网络开始变得更好，因为它在改进，但梯度最终会爆炸，所有的更新变得越来越垃圾，直到网络最终变得无用。 调用backward之后再做zero_grad。...如果看柱状图的话，可以看到分布式一样的，唯一的差别就是尺度，但就是这个细微的差别，导致最后的数学计算完全不一样了。但是为什么这是一个常见的错误呢？
例如项目中有一个名称为common.py公共模块，专门用于存放项目公共函数，假设在common.py模块中，有一个用于统计函数运行的装饰器函数，示例代码如下： """ 定义一个计算函数运行时间的装饰器（...计算时间使用time模块实现） """ import time def wrapper(func): def count_time(*args,**kwargs): start_time...print(end_time) print('函数运行的时间为:{:.5f}'.format(end_time-start_time)) return count_time 该统计函数运行时间的功能...web_app_funa() 运行结果如下： 这种情况虽然可以达到目的，但如果项目中有非常多的模块都需要调用common.py中的公共函数，意味着所有的模块中都要重复导入类似代码： from common...builtins是Python的内建模块，所谓内建模块就是你在使用时不需要import，在Python启 动后，在没有执行程序员编写的任何代码前，Python会加载内建模块中的函数到内存中。
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