python实训心得 PYTHON实训心得2000字
学python要多久?
为了解timeit模块，我们将查看一些小实例。定有3个函数function_a()、 function_b()、function_c(), 3个函数执行同样的计算，但分别使用不同的算法。如果将这些函数放于同一个模块中(或分别导入)，就可以使用timeit模块对其进行运行和比较。下面给出的是模块使用的代码：零基础进行Python学习的话，如果选择自学，一般学习周期在一年半左右。选择进行培训的话，学习Python周期一般在五到六个月左右，不过学习的种类不同，班级不同，培训周期也是存在一定异的。
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cProfile.run("for i in ranged 1000): {0}(X, Y)".format(function))
注意事项：
任何知识都是基础入门比较快，达到精通的程序是需要时日的，这是一个逐渐激烈的过程。
精通任何一门编程语言，都需要通过大量的实践来积累经import unittest验，解决遇到的各种疑难问题，看别人的源码，分享自己的分码的这个过程，才能够精通Python的方方面面。从编程的一开始，就应该不断的动手去编写代码，不停的去实践，不停的去修改，不停的总结经验，最终才能熟能生巧，达到精通。
对于任何一门语言来说，零基础入门虽然是比较快的，但是达到精通也是具有一定时间的，是一个非常激烈的过程。
想要完全精通一门课程并不是一件简单的事情，需要大量项目来进行实战，只有真正动手实践才可以更好地掌握这门课程。所以说想要学习Python更快，积累更多的项目经验，那么参加Python培训班才是最合适的选择。
一般情况下来讲，python培训学习周期在5-6个月之间。
有什么比较好的python教程？
解决方案：一，买报个培训班，找个靠谱的培训班，由老师手把手教学。一本好书。
不一定非要一直遍敲代码边学习，个人经验，当代码逻辑很清晰，经过之前C语言刷题的锻炼之后，看书学习新的编程语言效果也是非常好，状态好的时候，半天就能学100多页。这里可以看看python丶基础教程，笨方法学python。
二，注重repeats = 1000实践。
三，注意需求。
你学python，想用它做什么？可以去一些项目网站，例如国内的shiyanlou，去跟着做做一个个真正的项目，还有很多书上有很多实战项目，跟着做下来。然后，很必要的，自己在这个项目上添加上自己的一些想法，将它变成自己的项目，这一点提高非常大
四，注意网络资源。
五，记录自己的学习
零基础可以学习python吗，这个学起来难不难？
atomic[4]= 第三阶段：深度学习-782链接：
提取码：238d
零基础学python课程。Python是目前的动态脚本语言之一。本课程由浅入深，全面、系统地介绍了使用Python进行开发的各种知识和技巧。 包括Python环境的安装和配置、Python的基本语法、模块和函数、内置数据结构、字符串和文件的处理、正则表达式的使用、异常的捕获和处理、面向对象的语言特性和设计、Python的数据库编程、Tkinter GUI库的使用、HTML应用、XML应用、Django网页开发框架的使用、测试驱动开发模式应用、Python中的进程和线程、Python系统管理、网络编程、Python图像处理、Python语言的扩展和嵌入以及Windows下Python开发等。
课程目录：
pyt1 0.003 0.003 1.661 1.661 :1 ( )hon的发展历史与版本
python的安装
python程序的书写规则
基础数据类型
变量的定义和常用作
序列的概念
字符串的定义和使用
......
一般Python编程语言的初学者，要从基础数据类型开始了解Python的动作机制，再到各个类型的作方法的掌握，就可以对Python有一个比较好的入门了，这个过程根据每个人的不同，大约需要几周到数月。
如何快速的学好Python?
1、不要盲目去学。如果你对Python这个行业什么都不了解，比如：不知道未来发展趋势、不知道学习什么、不知道具体的学习规划学习路线等，只是一味的买书看书、看视频，到了中期阶段就容易萌生放弃的想法，因为你并不知道自己在学什么、有什么用，这是初学者的误区。
2、不要闭门造车。有部分同学认为Python简单，就在网上购买相关的书籍、视频教程，却不知道和别人交流、没有人指导，认为自己什么都可以搞定，而且很多知识不会了，直接就过去了并没有深究，而这种学习态度也注定学习是失败的。
以上的回答希望对你有所帮助
Python入门简单，主要是因为Python语言简单易学，Python既有函数式语言的简单性也有面向对象语言的灵活性，对于初学者来说学习Python非常容易，没有任何编程语言的基础通过一段时间也可以掌握好Python语言。Python与C++、Ja、PHP、Go 或其他编程语言相比语法要简单很多。Python适合和数据打交道对数据处理相对其他编程语言比较方便，内置的数据结构也比较少。
Python有大量的库，Python语言一个重要的特点就是可以通过各种库使用来降低开发难度，比如说机器学习领域的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库可以使用，提升开发效率。
零基础可以学习，通过专业的机构学习可以轻松掌握，选择
零基础可以学习python，
我也是零基础学习的python。
python也不难。
如以下与其他语言对比： 一.输出文字
python: print('helloworld!')
ja: System.out.println("helloworld!");
c++: std::cout<<"helloworld!"< c: printf("helloworld!"); 二.函数： python: def funtion(): ja: void funtion(){} c++: void funtion(){} 由此可见，python难度不大。 教程： 关于教程我同意楼上的。 Python语言具有简单易学、通俗易懂、容易上手等优势，相对于其他的编程语言来说，Python语言更加简单，适合零基础人员学习，初学者的，相对于入门门槛较低，不过Python具有丰富强大的第三方库，想要完全掌握还是具有一定难度所在的；具体难学不难学，需要更具每个人的接受能力、学习能力以及学习方式来决定，如果具有合适的学习路线、老师带着学习，自己多用心，是可以掌握好Python这门课程的。 0基础怎么入门的，不管大家之前有没有学过编程语言，学习这个最重要的就是先把这个语言的基础学好。基础怎么学好呢？
买书，买一本python的书 看视频，跟着视频里的进度一边学，一边敲代码。 线上找其他资料，，博客之类的平台都有很多资料 零基础也是可以学习的，只要是自己有兴趣，那么也就能够学的进去，这样就不算困难 Python是什么？ Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Ja语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JaScript语言等等。 为什么要学Python？ 不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，距也很大。比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Ja只需要写100行，而Python可能只要20行。 学Python有用吗？ 连Google、Facebook都在大规模使用Python，你就不用担心学了会没用。 我该怎么学Python？ 首先，得拥有一本书，别犹豫了，这本书就是为你准备的。然后，每天能抽出半个小时学习。 《从零开python语言的特点始学python》购买链接： 加油加油~~~ Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于的、大型项目的开发，所有实训的目的都是为了以后更好的适应工作。 Python是主流课程，优就业研究院开发自己的课程对接企业需要，就业合作的企业也挺多，还是很不错的。定期会有合作企业过来办双选会 pyt像百度经验一样，也可以多逛逛知乎，CSDN，博客园，看看大牛们都是怎么学习的，很多方法都会有介绍，自己有选择的学习。hon是现在市场上比较主流的编程语言，语法清晰、入门简单、容易上手，广受大家的喜欢和关注，想要学习python，现在培训机构有很多家，具体选择哪一家可以根据自身情况来决定，可以亲自去试听一下。 是可以的。虽然 Python 和 Ja 是不同的编程语言，但是它们都拥有许多相同的机器学Python入门简单，想要精通却并不容易，你一定要注意这几点：习和在深入讨论profiling之前，注意一些易于学习和使用的Python程序设计习惯是有意义的，并且对提高程序性能不无裨益。这些技术都不是特定于某个Python版本的， 而是合理的Python程序设计风格。，在需要只读序列时，使用元组而非列表； 第二，使用生成器，而不是创建大的元组和列表并在其上进行迭代处理；第三，尽量使用Python内置的数据结构 dicts、lists、tuples 而不实现自己的自定义结构，因为内置的数据结构都是经过了高度优化的；第四，从小字符串中产生大字符串时， 不要对小字符串进行连接，而是在列表中累积，将字符串列表结合成为一个单独的字符串；第五，也是一点，如果某个对象(包括函数或方法)需要多次使用属性进行访问(比如访问模块中的某个函数)，或从某个数据结构中进行访问，那么较好的做法是创建并使用一个局部变量来访问该对象，以便提供更快的访问速度。算法库，如 Scikit-learn、TensorFlow、Keras、Mahout 等，因此可以在这些库中选择一个共享的算法，并在不同的编程语言中使用。 通常，在 Python 中实现算法更为普遍，因为它有着大量的数据分析和机器学习库，并且编写 Python 代码比较容易。但是，当需要对模型进行大规模的部署或性能优化时，Ja 可能是更好的选择，因为它可以提供更高效的内存管理和计算性能。 Python是一门易学易用的语言。相比于其他编程语言，Python语法简单明了，代码可读性强，容易上手。Python的语言特点使得编写代码变得更加轻松愉快，也更容易维护和扩展。 Python具有广泛的应用场景。Python最初被设计为一种面向对象的脚本语言。如今，Python已经成为数据科学领域的工具之一，被广泛应用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。同时，Python在网络编程、Web开发、游戏开发等领域也有着广泛的应用。 Python拥有强大的库和工具支持。Python库和工具的丰富度是Python的优势之一。Python拥有大量的第三方库和工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。这些库和工具可以帮助程序员更快地编写代码，提高开发效率。 Python社区庞大且活跃。Python社区是一个庞大且活跃的社区，拥有大量的贡献者和用户。这个社区提供了大量的开源项目和资源，可我们现在将查看TestAtomic类的实现。对通常的子类(不包括unittest.TestCase 子类)，不怎么常见的是，没有必要实现初始化程序。在这一案例中，我们将需要建立 一个方法，但不需要清理方法，并且我们将实现两个测试用例。以帮助程序员更好地学习和使用Python。 Python有良好的文档和教程。Python文档和教程非常详细和全面，可以帮助初学者更好地理解Python的语法和特性。同时，Python社区也提供了大量的教程和视频，可以帮助初学者更快地入门。 除了以上优点，Python还有一些不足之处。首先，Python的运行速度相对较慢，因为Python是解释型语言。其次，Python的一些特性可能会让程序员感到困惑，例如Python的缩进规则和动态类型等。 目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。学python的人大多非科班出身。很多大学并没有开设此专业，因此就出现了大量的人才缺口，未来python就业形势，是大幅度上升的，加上互联网行业正在进入成长爆发期，所以现在开始学习python的是明智的。 如果你想要专业的学习Python，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右，4-6个月左右的时间。应该根据自己的实际需求去【千锋】实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会。 上傲梦直播学吧注意和条并不冲突，多敲代码才是王道。可以去codeforce上做题，虽然都是英文的，但是可以用python提交，此外还有计丶蒜客，pythontip。后两者更加简单。多多训练，解决问题。，我也在学，一对一，贵一点，但收获颇丰，很不错的，望采纳 自学（书籍），如果遇到自己不能解答的问题，上Bing或Baidu搜去（有上Google）。去培训机构只能被动TDD的一个关键点是，当我们想添加一个功能时——比如为类添加一个方法—— 我们首次为其编写一个测试用例。当然，测试将失败，因为我们还没有实际编写该方法。现在，我们编写该方法，一旦方法通过了测试，就可以返回所有测试，确保我们新添加的代码没有任何预期外的副作用。一旦所有测试运行完毕（包括我们为新功能编写的测试），就可以对我们的代码进行检查，并有理有据地相信程序行为符合我们的期望——当然，前提是我们的测试是适当的。接受，纯粹是烧钱。 单元测试（Unit Testing） 为程序编写测试——如果做的到位——有助于减少bug的出现，并可以提高我们对程序按预期目标运行的信心。通常，测试并不能保证正确性，因为对大多数程序而言， 可能的输入范围以及可能的计算范围是如此之大，只有其中最小的一部分能被实际地进 行测试。尽管如此，通过仔细地选择测试的方法和目标，可以提高代码的质量。 大量不同类型的测试都可以进行，比如可用性测试、功能测试以及整合测试等。这里, 我们只讲单元测试一对单独的函数、类与方法进行测试，确保其符合预期的行为。 比如，我们编写了一个函数，该函数在特定的索引位置插入一个字符串，可以像下面这样开始我们的TDD： """Returns a copy of string with insert inserted at the ition >>> result =[] >>> for i in range(-2, len(string) + 2): ... result.append(insert_at(string, i,“-”)) >>> result[:5] ['ABC-DE', 'ABCD-E', '-ABCDE','A-BCDE', 'AB-CDE'] >>> result[5:] ['ABC-DE', 'ABCD-E', 'ABCDE-', 'ABCDE-'] """ 对不返回任何参数的函数或方法（通常返回None）,我们通常赋予其由pass构成的一个suite,对那些返回值被试用的，我们或者返回一个常数（比如0）,或者某个不变的参数——这也是我们这里所做的。（在更复杂的情况下，返回fake对象可能更有用一一对这样的类，提供mock对象的第三方模块是可用的。） 运行doctest时会失败，并列出每个预期内的字符串（'ABCD-EF'、'ABCDE-F' 等），及其实际获取的字符串（所有的都是'ABCD-EF'）。一旦确定doctest是充分的和正确的，就可以编写该函数的主体部分，在本例中只是简单的return string[:ition] + insert+string[ition:]。（如果我们编写的是 return string[:ition] + insert,之后 string [:ition]并将其粘贴在末尾以便减少一些输入作，那么doctest会立即提示错误。） Python的标准库提供了两个单元测试模块，一个是doctest,这里和前面都简单地提到过，另一个是unittest。此外，还有一些可用于Python的第三方测试工具。其中最的两个是nose ()与py.test (), nose 致力于提供比标准的unittest 模块更广泛的功能，同时保持与该模块的兼容性，py.test则采用了与unittest有些不同的方法，试图尽可能消除样板测试代码。这两个第三方模块都支持测试发现，因此没必要写一个总体的测试程序——因为模块将自己搜索测试程序。这使得测试整个代码树或某一部分 (比如那些已经起作用的模块)变得很容易。那些对测试关切的人，在决定使用哪个测试工具之前，对这两个(以及任何其他有吸引力的)第三方模块进行研究都是值 得的。 创建doctest是直截了当的：我们在模块中编写测试、函数、类与方法的docstrings。 对于模块，我们简单地在末尾添加了 3行： if __name__ =="__main__": import doctest doctest.testmod() 在程序内部使用doctest也是可能的。比如，blocks.py程序(其模块在后面)有自己函数的doctest，但以如下代码结尾： if __name__== "__main__": main() 这里简单地调用了程序的main()函数，并且没有执行程序的doctest。要实验程序的 doctest,有两种方法。一种是导入doctest模块，之后运行程序---比如，在控制台中输 入 python3 -m doctest blocks.py (在 Wndows 平台上，使用类似于 C:Python3 lpython.exe 这样的形式替代python3)。如果所有测试运行良好，就没有输出，因此，我们可能宁愿执行python3-m doctest blocks.py-v,因为这会列出每个执行的doctest,并在给出结果摘要。 另一种执行doctest的方法是使用unittest模块创建单独的测试程序。在概念上， unittest模块是根据Ja的JUnit单元测试库进行建模的，并用于创建包含测试用例的测试套件。unittest模块可以基于doctests创建测试用例，而不需要知道程序或模块包含的任何事物——只要知道其包含doctest即可。因此，为给blocks.py程序制作一个测试套件，我们可以创建如下的简单程序(将其称为test_blocks.py)： import doctest import blocks suite = unittest.TestSuite() runner = unittest.TextTestRunner() print(runner.run(suite)) 注意，如果釆用这种方法，程序的名称上会有一个隐含的约束：程序名必须是有效的模块名。因此，名为convert-incidents.py的程序的测试不能写成这样。因为import convert-incidents不是有效的，在Python标识符中，连接符是无效的（避开这一约束是可能的，但最简单的解决方案是使用总是有效模块名的程序文件名，比如，使用下划线替换连接符）。这里展示的结构（创建一个测试套件，添加一个或多个测试用例或测试套件，运行总体的测试套件，输出结果）是典型的机遇unittest的测试。运行时，这一特定实例产生如下结果： ... ............................................................................................................. OK 每次执行一个测试用例时，都会输出一个句点（因此上面的输出最前面有3个句点），之后是一行连接符，再之后是测试摘要（如果有任何一个测试失败，就会有更多的输出信息）。 如果我们尝试将测试分离开（典型情况下是要测试的每个程序和模块都有一个测试用例），就不要再使用doctests,而是直接使用unittest模块的功能——尤其是我们习惯于使用JUnit方法进行测试时ounittest模块会将测试分离于代码——对大型项目（测试编写人员与开发人员可能不一致）而言，这种方法特别有用。此外，unittest单元测试编写为的Python模块，因此，不会像在docstring内部编写测试用例时受到兼容性和明智性的限制。 unittest模块定义了 4个关键概念。测试夹具是一个用于描述创建测试（以及用完之后将其清理）所必需的代码的术语，典型实例是创建测试所用的一个输入文件，删除输入文件与结果输出文件。测试套件是一组测试用例的组合。测试用例是测试的基本单元—我们很快就会看到实例。测试运行者是执行一个或多个测试套件的对象。 unittest模块进行了很好的归档，并且提供了大量功能，但在这里我们只是通过一 个非常简单的测试套件来感受一下该模块的使用。这里将要使用的实例,该练习要求创建一个Atomic模块，该模块可以用作一 个上下文管理器，以确保或者所有改变都应用于某个列表、或字典，或者所有改变都不应用。作为解决方案提供的Atomic.py模块使用30行代码来实现Atomic类， 并提供了 100行左右的模块doctest。这里，我们将创建test_Atomic.py模块，并使用 unittest测试替换doctest,以便可以删除doctest。 在编写测试模块之前，我们需要思考都需要哪些测试。我们需要测试3种不同的数据类型：列表、与字典。对于列表，需要测试的是插入项、删除项或修改项的值。对于，我们必须测试向其中添加或删除一个项。对于字典，我们必须测试的是插入一个项、修改一个项的值、删除一个项。此外，还必须要测试的是在失败的情况下，不会有任何改变实际生效。 结构上看，测试不同数据类型实质上是一样的，因此，我们将只为测试列表编写测试用例，而将其他的留作练习。test_Atomic.py模块必须导入unittest模块与要进行测试的Atomic模块。 创建unittest文件时，我们通常创建的是模块而非程序。在每个模块内部，我们定义一个或多个unittest.TestCase子类。比如，test_Atomic.py模块中仅一个单独的 unittest-TestCase子类，也就是TestAtomic (稍后将对其进行讲解)，并以如下两行结束: if name == "__main__": unittest.main() 这两行使得该模块可以单独运行。当然，该模块也可以被导入并从其他测试程序中运行——如果这只是多个测试套件中的一个，这一点是有意义的。 如果想要从其他测试程序中运行test_Atomic.py模块，那么可以编写一个与此类似的程序。我们习惯于使用unittest模块执行doctests,比如： import test_Atomic suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(test_Atomic.TestAtomic) runner = unittest.TextTestRunner() pnnt(runner.run(suite)) 这里，我们已经创建了一个单独的套件，这是通过让unittest模块读取test_Atomic 模块实现的，并且使用其每一个test()方法(本实例中是test_list_success()、test_list_fail()，稍后很快就会看到)作为测试用例。 def setUp(self)： self.original_list = list(range(10)) 我们已经使用了 unittest.TestCase.setUp()方法来创建单独的测试数据片段。 def test_list_succeed(self): s = self.original_list[:] with Atomic.Atomic(1 0.000 0.000 12.987 12.987 {built-in mod exec}s) as atomic: atomic.insert(2, -5) del atomic[5] atomic.insert(0, -9) self.assertEqual(s, [-9, 0, 1, -5, 2, -782, 5, 6, 7, 8, 9, 1999]) def test_list_fail(self): s = self.original_list[:] with self.assertRaises(AttributeError): with Atomic.Atomic(s) as atomic: atomic.insert(2, -5) del atomic[5] atomic[4] = -782 atomic.poop() # Typo self.assertListEqual(s, self.original_list) 这里，我们直接在测试方法中编写了测试代码，而不需要一个内部函数，也不再使用unittest.TestCase.assertRaised()作为上下文管理器(期望代码产生AttributeError)。 我们也使用了 Python 3.1 的 unittest.TestCase.assertListEqual()方法。 正如我们已经看到的，Python的测试模块易于使用，并且极为有用，在我们使用 TDD的情况下更是如此。它们还有比这里展示的要多得多的大量功能与特征——比如，跳过测试的能力，这有助于理解平台别——并且这些都有很好的文档支持。缺失的一个功能——但nose与py.test提供了——是测试发现，尽管这一特征被期望在后续的Python版本(或许与Python 3.2—起)中出现。 性能剖析（Profiling） Python标准库提供了两个特别有用的模块，可以辅助调査代码的性能问题。一个是timeit模块——该模块可用于对一小段Python代码进行计时，并可用于诸如对两个或多个特定函数或方法的性能进行比较等场合。另一个是cProfile模块，可用于profile 程序的性能——该模块对调用计数与次数进行了详细分解，以便发现性能瓶颈所在。 if __name__ == "__main__": t = timeit.Timer("{0}(X, Y)".format(function),"from __main__ import {0}, X, Y".format(function)) sec = t.timeit(repeats) / repeats print("{function}() {sec:.6f} sec".format(locals())) 赋予timeit.Timer()构造子的个参数是我们想要执行并计时的代码，其形式是字符串。这里，该字符串是“function_a(X,Y)”；第二个参数是可选的，还是一个待执行的字符串，这一次是在待计时的代码之前，以便提供一些建立工作。这里，我们从 __main__ (即this)模块导入了待测试的函数，还有两个作为输入数据传入的变量(X 与Y),这两个变量在该模块中是作为全局变量提供的。我们也可以很轻易地像从其他模块中导入数据一样来进行导入作。 调用timeit.Timer对象的timeit()方法时，首先将执行构造子的第二个参数(如果有)， 之后执行构造子的个参数并对其执行时间进行计时。timeit.Timer.timeit()方法的返回值是以秒计数的时间，类型是float。默认情况下，timeit()方法重复100万次，并返回所 有这些执行的总秒数，但在这一特定案例中，只需要1000次反复就可以给出有用的结果, 因此对重复计数次数进行了显式指定。在对每个函数进行计时后，使用重复次数对总数进行除法作，就得到了平均执行时间，并在控制台中打印出函数名与执行时间。 function_a() 0.001618 sec function_b() 0.012786 sec function_c() 0.003248 sec 在这一实例中，function_a()显然是最快的——至少对于这里使用的输入数据而言。 在有些情况下一一比如输入数据不同会对性能产生巨大影响——可能需要使用多组输入数据对每个函数进行测试，以便覆盖有代表性的测试用例，并对总执行时间或平均执行时间进行比较。 有时自己的代码进行计时并不是很方便，因此timeit模块提供了一种在命令行中对代码执行时间进行计时的途径。比如，要对MyModule.py模块中的函数function_a()进行计时，可以在控制台中输入如下命令：python3 -m timeit -n 1000 -s "from MyModule import function_a, X, Y" "function_a(X, Y)"(与通常所做的一样，对 Windows 环境，我们必须使用类似于C:Python3lpython.exe这样的内容来替换python3)。-m选项用于Python 解释器，使其可以加载指定的模块(这里是timeit),其他选项则由timeit模块进行处理。 -n选项指定了循环计数次数，-s选项指定了要建立，一个参数是要执行和计时的代码。命令完成后，会向控制台中打印运行结果，比如： 1000 loops, best of 3: 1.41 msec per loop 之后我们可以轻易地对其他两个函数进行计时，以便对其进行整体的比较。 cProfile模块(或者profile模块，这里统称为cProfile模块)也可以用于比较函数 与方法的性能。与只是提供原始计时的timeit模块不同的是，cProfile模块地展示 了有什么被调用以及每个调用耗费了多少时间。下面是用于比较与前面一样的3个函数的代码： if __name__ == "__main__": 我们必须将重复的次数放置在要传递给cProfile.run()函数的代码内部，但不需要做任何创建，因为模块函数会使用内省来寻找需要使用的函数与变量。这里没有使用显式的print()语句，因为默认情况下，cProfile.run()函数会在控制台中打印其输出。下面给出的是所有函数的相关结果(有些无关行被省略，格式也进行了稍许调整，以便与页面适应)： 1003 function calls in 1.661 CPU seconds 1000 1.658 0.002 1.658 0.002 MyModule.py:21 (function_a) 1 0.000 0.000 1.661 1.661 {built-in mod exec} 1 0.487 0.487 22.700 22.700 : 1 ( ) 1000 0.011 0.000 22.213 0.022 MyModule.py:28(function_b) 5128000 7.048 0.000 7.048 0.000 MyModule.py:29( ) 1000 0.00 50.000 0.005 0.000 {built-in mod bisectjeft} 1 0.000 0.000 22.700 22.700 {built-in mod exec} 1000 0.001 0.000 0.001 0.000 {built-in mod len} 1000 15.149 0.015 22.196 0.022 {built-in mod sorted} 1 0.205 0.205 12.987 12.987 :l ( ) 1000 6.472 0.006 12.782 0.013 MyModule.py:36(function_c) 5128000 6.311 0.000 6.311 0.000 MyModule.py:37( ) 这种输出信息要比timeit模块的原始计时信息富有启发意义的多。我们立即可以发现，function_b()与function_c()使用了被调用5000次以上的生成器，使得它们的速度至少要比function_a()慢10倍以上。并且，function_b()调用了更多通常意义上的函数，包括调用内置的sorted()函数，这使得其几乎比function_c()还要慢两倍。当然,timeit() 模块提供了足够的信息来查看计时上存在的这些别，但cProfile模块允许我们了解为什么会存在这些别。正如timeit模块允许对代码进行计时而又不需要对其一样，cProfile模块也可以做到这一点。然而，从命令行使用cProfile模块时，我们不能地指定要执行的 是什么——而只是执行给定的程序或模块，并报告所有这些的计时结果。需要使用的 命令行是python3 -m cProfile programOrModule.py,产生的输出信息与前面看到的一 样，下面给出的是输出信息样例，格式上进行了一些调整，并忽略了大多数行： 10272458 function calls (10272457 primitive calls) in 37.718 CPU secs 10.000 0.000 37.718 37.718 :1 ( ) 10.719 0.719 37.717 37.717 :12( ) 1000 1.569 0.002 1.569 0.002 :20(function_a) 1000 0.011 0.000 22.560 0.023 :27(function_b) 5128000 7.078 0.000 7.078 0.000 :28( ) 1000 6.510 0.007 12.825 0.013 :35(function_c) 5128000 6.316 0.000 6.316 0.000 :36( ) 在cProfile术语学中，原始调用指的就是非递归的函数调用。 下面给出的是一个非常短的控制台会话实例，为使其适合页面展示，进行了适当调整，我们自己的输入则以粗体展示： $ python3 -m cProfile -o profile.dat MyModule.py $ python3 -m pstats Welcome to the profile statistics browser. % read profile.dat profile.dat% callers function_b Function was called by... ncalls tottime cumtime :27(function_b) <- 1000 0.011 22.251 :12( ) profile.dat% callees function_b Function called... ncalls tottime cumtime :27(function_b)-> 1000 0.005 0.005 built-in mod bisectJeft 1000 0.001 0.001 built-in mod len 1000 1 5.297 22.234 built-in mod sorted profile.dat% quit 输入可以获取命令列表，后面跟随命令名可以获取该命令的更多信息。比如, stats将列出可以赋予stats命令的参数。还有其他一些可用的工具，可以提供profile数据的图形化展示形式，比如 RunSnakeRun (), 该工具需要依赖于wxPython GUI库。 使用timeit与cProfile模块，我们可以识别出我们自己代码中哪些区域会耗费超过预期的时间；使用cProfile模块，还可以准确算岀时间消耗在哪里。 以上内容部分摘自视频课程 05后端编程Python-19调试、测试和性能调优(下) ，更多实示例请参照视频讲解。跟着张员外讲编程，学习更轻松，不花钱还能学习真本领。如何自学 Python
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)python实训目的
atomic.ap5129003 function calls in 12.987 CPU secondspend(1999)优就业python培训怎么样？
>>> string = "ABCDE"python实现算法实验,再用ja语言实现系统可行吗?
典型情况下，测试套件是通过创建unittest.TestCase的子类实现的，其中每个名称 以“test”开头的方法都是一个测试用例。如果我们需要完成任何创建作，就可以在一个名为setUp()的方法中实现；类似地，对任何清理作，也可以实现一个名为 tearDown()的方法。在测试内部，有大量可供我们使用的unittest.TestCase方法，包括 assertTrue()、assertEqual()、assertAlmostEqual()（对于测试浮点数很有用）、assertRaises() 以及更多，还包括很多对应的逆方法，比如assertFalse()、assertNotEqual()、failIfEqual()、 failUnlessEqual ()等。python值得学吗
以这种方式使用cProfile模块对于识别值得进一步研究的区域是有用的。比如，这里 我们可以清晰地看到function_b()需要耗费更长的时间，但是我们怎样获取进一步的详细资料？我们可以使用cProfile.run("function_b()")来替换对function_b()的调用。或者可以保存完全的profile数据并使用pstats模块对其进行分析。要保存profile,就必须对命令行进行稍许修改:python3 -m cProfile -o profileDataFile programOrModule.py。 之后可以对 profile 数据进行分析，比如启动IDLE,导入pstats模块，赋予其已保存的profileDataFile,或者也可以在控制台中交互式地使用pstats。如何快速学习Python开发？
ncalls ("调用的次数")列列出了对指定函数(在filename:lineno(function)中列出) 的调用次数。回想一下我们重复了 1000次调用，因此必须将这个次数记住。tottime (“总的时间”)列列出了某个函数中耗费的总时间，但是排除了函数调用的其他函数内部花费的时间。个percall列列出了对函数的每次调用的平均时间(tottime // ncalls)。 cumtime ("累积时间")列出了在函数中耗费的时间，并且包含了函数调用的其他函数内部花费的时间。第二个percall列列出了对函数的每次调用的平均时间，包括其调用的函数耗费的时间。后端编程Python3-调试、测试和性能剖析(下)
如果程序运行很慢，或者消耗了比预期内要多得多的内存，那么问题通常是选择的算法或数据结构不合适，或者是以低效的方式进行实现。不管问题的原因是什么， 的方法都是准确地找到问题发生的地方,而不只是检査代码并试图对其进行优化。 随机优化会导致引入bug,或者对程序中本来对程序整体性能并没有实际影响的部分进行提速，而这并非解释器耗费大部分时间的地方。
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