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本文介绍了python中的计时器timeit的使用方法，分享给大家，具体如下：
timeit
通常在一段程序的前后都用上time.time(),然后进行相减就可以得到一段程序的运行时间，不过python提供了更强大的计时库：timeit
#导入timeit.timeit
from timeit import timeit
#看执行1000000次x=1的时间：
timeit('x=1')
#看x=1的执行时间，执行1次(number可以省略，默认值为1000000)：
timeit('x=1', number=1)
#看一个列表生成器的执行时间,执行1次：
timeit('[i for i in range(10000)]', number=1)
#看一个列表生成器的执行时间,执行10000次：
timeit('[i for i in range(100) if i%2==0]', number=10000)
测试一个函数的执行时间：
from timeit import timeit
def func():
s = 0
for i in range(1000):
s += i
print(s)
# timeit(函数名_字符串，运行环境_字符串，number=运行次数)
t = timeit('func()', 'from __main__ import func', number=1000)
print(t)
此程序测试函数运行1000次的执行时间
repeat:
由于电脑永远都有其他程序也在占用着资源，你的程序不可能最高效的执行。所以一般都会进行多次试验，取最少的执行时间为真正的执行时间。
from timeit import repeat
def func():
s = 0
for i in range(1000):
s += i
#repeat和timeit用法相似，多了一个repeat参数，表示重复测试的次数(可以不写，默认值为3.)，返回值为一个时间的列表。
t = repeat('func()', 'from __main__ import func', number=100, repeat=5)
print(t)
print(min(t))
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
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