在python下輸入運算表達式，輸出運算結果。

#?-*-?coding:utf-8?-*-

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binaryDic={'+':float.__add__,

'-':float.__sub__,

'*':float.__mul__,

'/':float.__truediv__,

'%':float.__mod__,

'**':float.__pow__,}

unaryDic={'-':float.__neg__,

'+':float.__pos__,}

priorDic=dict((('**',3),('*',2),('/',2),('%',2),('+',1),('-',1)))

def?is_float(s):

'判斷是否浮點數字符'

return?s.isdigit()?or?s=='.'

def?is_prior(firOpf,secOpf):

'判斷運算符的優(yōu)先級'

if?secOpf=='**':

return?False

return?priorDic[firOpf]=priorDic[secOpf]

def?wipe_brace(s,start=0):

's是以左括號開頭的字符串'

'此函數將消去括號,求出括號內的值,并返回剩余字符'

pos=s.find(')',start)

if?s[1:pos].count('(')==s[1:pos].count(')'):

return?s[pos+1:]?,ieval(s[1:pos])?

return?wipe_brace(s,pos+1)

def?get_Longest_number(s,num=''):

's是以左括號或數字開頭的字符串'

'返回s首位開始的最長連續(xù)數字串和剩余字符串'

if?not?s?:

return?s,num

if?s[0]=='(':

return?wipe_brace(s)

if?is_float(s[0]):

return?get_Longest_number(s[1:],num+s[0])

return?s,num

def?get_val(fir='',opf='',sec=''):

'智能求值函數.能進行一元,二元或純值運算'

if?opf:

if?sec:

return?str(binaryDic[opf](float(fir),float(sec)))

return?str(unaryDic[opf](float(fir)))

return?fir

def?get_safeSec(s,cmpOpf='**',neg='',safeSec='',):

'比較s的第一個二元運算符和cmpOpf的優(yōu)先級'

'以便獲得安全的第二個值'

if?not?s:

return?s,get_val(safeSec,neg)

if?not?safeSec:

if?s[0]=='+':

return?get_safeSec(s[1:],cmpOpf,neg)

if?s[0]=='-':

return?get_safeSec(s[1:],cmpOpf,''?if?neg=='-'?else?'-')??

if?is_float(s[0])?or?s[0]=='(':

rest,safeSec=get_Longest_number(s)

return?get_safeSec(rest,cmpOpf,neg,safeSec)

opfNum=?2?if?s[:2]=='**'?else?1

if?is_prior(cmpOpf,s[:opfNum]):

return?s,get_val(safeSec,neg)

rest,safeNum=get_safeSec(s[opfNum:],s[:opfNum])

return?get_safeSec(rest,cmpOpf,neg,get_val(safeSec,s[:opfNum],safeNum))

def?ieval(s='',fir='',opf='',sec=''):

'控制整個解析流程'

if?not?s:

return?get_val(fir,opf,sec)

if?not?fir:

if?s[0]=='-':????????????

return?ieval(s[1:],fir,''?if?opf=='-'?else?'-')

if?s[0]=='+':

return?ieval(s[1:],fir,opf)

if?is_float(s[0])?or?s[0]=='(':

return?ieval(*get_Longest_number(s),opf=opf)

if?not?sec:

if?not?opf:

opfNum=?2?if?s[:2]=='**'?else?1

rest,sec=get_safeSec(s[opfNum:],s[:opfNum])

return?ieval(rest,fir,s[:opfNum],sec)

if?s[:2]!='**':

return?ieval(s,get_val(fir,opf))

rest,sec=get_safeSec(s[2:])

return?ieval(rest,get_val(fir,'**',sec),opf)

return?ieval(s,get_val(fir,opf,sec))

if?__name__=='__main__':

test=['1+2*3*4*5+20',

'1+2*3',

'1.1+20.02+300.003',

'-2**2',

'(-2)**2',

'1+2*3**-2**(2-3)*2',

'-2**-2**-2**-2',

'(1+2)*(2+3)/(1-3)',?

'((9+3)/2)',?

'((1234)-1)',?

'1-3*--+++-2**--+++((-2))**--+++-(1-2)**--+++-2*2+1*2**6%9',

'((1+3*(-2)**2)*((2%3+((3+3)*2**3+1))*(1-3)*(1+2)+5*6)*4)']

for?x?in?test:

print(ieval(x),'___',eval(x))

結果:

141.0?___?141

7.0?___?7

321.123?___?321.123

-4.0?___?-4

4.0?___?4

3.309401076758503?___?3.309401076758503

-0.5582965649524321?___?-0.5582965649524321

-7.5?___?-7.5

6.0?___?6.0

1233.0?___?1233

6.242640687119286?___?6.242640687119286

-14352.0?___?-14352

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 已經格式化好便于閱讀的時間

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()現在處于夏令時，明確使用ttm.tm_isdst = 0來告知未處于夏令時

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())

后端編程Python3-調試、測試和性能剖析(下)

單元測試（Unit Testing）

為程序編寫測試——如果做的到位——有助于減少bug的出現，并可以提高我們對程序按預期目標運行的信心。通常，測試并不能保證正確性，因為對大多數程序而言， 可能的輸入范圍以及可能的計算范圍是如此之大，只有其中最小的一部分能被實際地進 行測試。盡管如此，通過仔細地選擇測試的方法和目標，可以提高代碼的質量。

大量不同類型的測試都可以進行，比如可用性測試、功能測試以及整合測試等。這里, 我們只講單元測試一對單獨的函數、類與方法進行測試，確保其符合預期的行為。

TDD的一個關鍵點是，當我們想添加一個功能時——比如為類添加一個方法—— 我們首次為其編寫一個測試用例。當然，測試將失敗，因為我們還沒有實際編寫該方法。現在，我們編寫該方法，一旦方法通過了測試，就可以返回所有測試，確保我們新添加的代碼沒有任何預期外的副作用。一旦所有測試運行完畢（包括我們?yōu)樾鹿δ芫帉懙臏y試），就可以對我們的代碼進行檢查，并有理有據地相信程序行為符合我們的期望——當然，前提是我們的測試是適當的。

比如，我們編寫了一個函數，該函數在特定的索引位置插入一個字符串，可以像下面這樣開始我們的TDD：

def insert_at（string, position, insert）:

"""Returns a copy of string with insert inserted at the position

string = "ABCDE"

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-']

"""

return string

對不返回任何參數的函數或方法（通常返回None）,我們通常賦予其由pass構成的一個suite,對那些返回值被試用的，我們或者返回一個常數（比如0）,或者某個不變的參數——這也是我們這里所做的。（在更復雜的情況下，返回fake對象可能更有用一一對這樣的類，提供mock對象的第三方模塊是可用的。）

運行doctest時會失敗，并列出每個預期內的字符串（'ABCD-EF'、'ABCDE-F' 等），及其實際獲取的字符串（所有的都是'ABCD-EF'）。一旦確定doctest是充分的和正確的，就可以編寫該函數的主體部分，在本例中只是簡單的return string[:position] + insert+string[position:]。（如果我們編寫的是 return string[:position] + insert,之后復制 string [:position]并將其粘貼在末尾以便減少一些輸入操作，那么doctest會立即提示錯誤。）

Python的標準庫提供了兩個單元測試模塊，一個是doctest,這里和前面都簡單地提到過，另一個是unittest。此外，還有一些可用于Python的第三方測試工具。其中最著名的兩個是nose (code.google.com/p/python-nose)與py.test (codespeak.net/py/dist/test/test.html), nose 致力于提供比標準的unittest 模塊更廣泛的功能，同時保持與該模塊的兼容性，py.test則采用了與unittest有些不同的方法，試圖盡可能消除樣板測試代碼。這兩個第三方模塊都支持測試發(fā)現，因此沒必要寫一個總體的測試程序——因為模塊將自己搜索測試程序。這使得測試整個代碼樹或某一部分 (比如那些已經起作用的模塊)變得很容易。那些對測試嚴重關切的人，在決定使用哪個測試工具之前，對這兩個(以及任何其他有吸引力的)第三方模塊進行研究都是值 得的。

創(chuàng)建doctest是直截了當的：我們在模塊中編寫測試、函數、類與方法的docstrings。 對于模塊，我們簡單地在末尾添加了 3行：

if __name__ =="__main__":

import doctest

doctest.testmod()

在程序內部使用doctest也是可能的。比如，blocks.py程序(其模塊在后面)有自己函數的doctest，但以如下代碼結尾：

if __name__== "__main__":

main()

這里簡單地調用了程序的main()函數，并且沒有執(zhí)行程序的doctest。要實驗程序的 doctest,有兩種方法。一種是導入doctest模塊，之后運行程序---比如，在控制臺中輸 入 python3 -m doctest blocks.py (在 Wndows 平臺上，使用類似于 C:Python3 lpython.exe 這樣的形式替代python3)。如果所有測試運行良好，就沒有輸出，因此，我們可能寧愿執(zhí)行python3-m doctest blocks.py-v,因為這會列出每個執(zhí)行的doctest,并在最后給出結果摘要。

另一種執(zhí)行doctest的方法是使用unittest模塊創(chuàng)建單獨的測試程序。在概念上， unittest模塊是根據Java的JUnit單元測試庫進行建模的，并用于創(chuàng)建包含測試用例的測試套件。unittest模塊可以基于doctests創(chuàng)建測試用例，而不需要知道程序或模塊包含的任何事物——只要知道其包含doctest即可。因此，為給blocks.py程序制作一個測試套件，我們可以創(chuàng)建如下的簡單程序(將其稱為test_blocks.py)：

import doctest

import unittest

import blocks

suite = unittest.TestSuite()

suite.addTest(doctest.DocTestSuite(blocks))

runner = unittest.TextTestRunner()

print(runner.run(suite))

注意，如果釆用這種方法，程序的名稱上會有一個隱含的約束：程序名必須是有效的模塊名。因此，名為convert-incidents.py的程序的測試不能寫成這樣。因為import convert-incidents不是有效的，在Python標識符中，連接符是無效的（避開這一約束是可能的，但最簡單的解決方案是使用總是有效模塊名的程序文件名，比如，使用下劃線替換連接符）。這里展示的結構（創(chuàng)建一個測試套件，添加一個或多個測試用例或測試套件，運行總體的測試套件，輸出結果）是典型的機遇unittest的測試。運行時，這一特定實例產生如下結果：

...

.............................................................................................................

Ran 3 tests in 0.244s

OK

每次執(zhí)行一個測試用例時，都會輸出一個句點（因此上面的輸出最前面有3個句點），之后是一行連接符，再之后是測試摘要（如果有任何一個測試失敗，就會有更多的輸出信息）。

如果我們嘗試將測試分離開（典型情況下是要測試的每個程序和模塊都有一個測試用例），就不要再使用doctests,而是直接使用unittest模塊的功能——尤其是我們習慣于使用JUnit方法進行測試時ounittest模塊會將測試分離于代碼——對大型項目（測試編寫人員與開發(fā)人員可能不一致）而言，這種方法特別有用。此外，unittest單元測試編寫為獨立的Python模塊，因此，不會像在docstring內部編寫測試用例時受到兼容性和明智性的限制。

unittest模塊定義了 4個關鍵概念。測試夾具是一個用于描述創(chuàng)建測試（以及用完之后將其清理）所必需的代碼的術語，典型實例是創(chuàng)建測試所用的一個輸入文件，最后刪除輸入文件與結果輸出文件。測試套件是一組測試用例的組合。測試用例是測試的基本單元—我們很快就會看到實例。測試運行者是執(zhí)行一個或多個測試套件的對象。

典型情況下，測試套件是通過創(chuàng)建unittest.TestCase的子類實現的，其中每個名稱 以“test”開頭的方法都是一個測試用例。如果我們需要完成任何創(chuàng)建操作，就可以在一個名為setUp()的方法中實現；類似地，對任何清理操作，也可以實現一個名為 tearDown()的方法。在測試內部，有大量可供我們使用的unittest.TestCase方法，包括 assertTrue()、assertEqual()、assertAlmostEqual()（對于測試浮點數很有用）、assertRaises() 以及更多，還包括很多對應的逆方法，比如assertFalse()、assertNotEqual()、failIfEqual()、 failUnlessEqual ()等。

unittest模塊進行了很好的歸檔，并且提供了大量功能，但在這里我們只是通過一 個非常簡單的測試套件來感受一下該模塊的使用。這里將要使用的實例,該練習要求創(chuàng)建一個Atomic模塊，該模塊可以用作一 個上下文管理器，以確保或者所有改變都應用于某個列表、集合或字典，或者所有改變都不應用。作為解決方案提供的Atomic.py模塊使用30行代碼來實現Atomic類， 并提供了 100行左右的模塊doctest。這里，我們將創(chuàng)建test_Atomic.py模塊，并使用 unittest測試替換doctest,以便可以刪除doctest。

在編寫測試模塊之前，我們需要思考都需要哪些測試。我們需要測試3種不同的數據類型：列表、集合與字典。對于列表，需要測試的是插入項、刪除項或修改項的值。對于集合，我們必須測試向其中添加或刪除一個項。對于字典，我們必須測試的是插入一個項、修改一個項的值、刪除一個項。此外，還必須要測試的是在失敗的情況下，不會有任何改變實際生效。

結構上看，測試不同數據類型實質上是一樣的，因此，我們將只為測試列表編寫測試用例，而將其他的留作練習。test_Atomic.py模塊必須導入unittest模塊與要進行測試的Atomic模塊。

創(chuàng)建unittest文件時，我們通常創(chuàng)建的是模塊而非程序。在每個模塊內部，我們定義一個或多個unittest.TestCase子類。比如，test_Atomic.py模塊中僅一個單獨的 unittest-TestCase子類，也就是TestAtomic (稍后將對其進行講解)，并以如下兩行結束:

if name == "__main__":

unittest.main()

這兩行使得該模塊可以單獨運行。當然，該模塊也可以被導入并從其他測試程序中運行——如果這只是多個測試套件中的一個，這一點是有意義的。

如果想要從其他測試程序中運行test_Atomic.py模塊，那么可以編寫一個與此類似的程序。我們習慣于使用unittest模塊執(zhí)行doctests,比如：

import unittest

import test_Atomic

suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(test_Atomic.TestAtomic)

runner = unittest.TextTestRunner()

pnnt(runner.run(suite))

這里，我們已經創(chuàng)建了一個單獨的套件，這是通過讓unittest模塊讀取test_Atomic 模塊實現的，并且使用其每一個test*()方法(本實例中是test_list_success()、test_list_fail()，稍后很快就會看到)作為測試用例。

我們現在將查看TestAtomic類的實現。對通常的子類(不包括unittest.TestCase 子類)，不怎么常見的是，沒有必要實現初始化程序。在這一案例中，我們將需要建立 一個方法，但不需要清理方法，并且我們將實現兩個測試用例。

def setUp(self)：

self.original_list = list(range(10))

我們已經使用了 unittest.TestCase.setUp()方法來創(chuàng)建單獨的測試數據片段。

def test_list_succeed(self):

items = self.original_list[:]

with Atomic.Atomic(items) as atomic:

atomic.append(1999)

atomic.insert(2, -915)

del atomic[5]

atomic[4]= -782

atomic.insert(0, -9)

self.assertEqual(items,

[-9, 0, 1, -915, 2, -782, 5, 6, 7, 8, 9, 1999])

def test_list_fail(self):

items = self.original_list[:]

with self.assertRaises(AttributeError):

with Atomic.Atomic(items) as atomic:

atomic.append(1999)

atomic.insert(2, -915)

del atomic[5]

atomic[4] = -782

atomic.poop() # Typo

self.assertListEqual(items, self.original_list)

這里，我們直接在測試方法中編寫了測試代碼，而不需要一個內部函數，也不再使用unittest.TestCase.assertRaised()作為上下文管理器(期望代碼產生AttributeError)。 最后我們也使用了 Python 3.1 的 unittest.TestCase.assertListEqual()方法。

正如我們已經看到的，Python的測試模塊易于使用，并且極為有用，在我們使用 TDD的情況下更是如此。它們還有比這里展示的要多得多的大量功能與特征——比如，跳過測試的能力，這有助于理解平臺差別——并且這些都有很好的文檔支持。缺失的一個功能——但nose與py.test提供了——是測試發(fā)現，盡管這一特征被期望在后續(xù)的Python版本(或許與Python 3.2—起)中出現。

性能剖析（Profiling）

如果程序運行很慢，或者消耗了比預期內要多得多的內存，那么問題通常是選擇的算法或數據結構不合適，或者是以低效的方式進行實現。不管問題的原因是什么， 最好的方法都是準確地找到問題發(fā)生的地方,而不只是檢査代碼并試圖對其進行優(yōu)化。 隨機優(yōu)化會導致引入bug,或者對程序中本來對程序整體性能并沒有實際影響的部分進行提速，而這并非解釋器耗費大部分時間的地方。

在深入討論profiling之前，注意一些易于學習和使用的Python程序設計習慣是有意義的，并且對提高程序性能不無裨益。這些技術都不是特定于某個Python版本的， 而是合理的Python程序設計風格。第一，在需要只讀序列時，最好使用元組而非列表； 第二，使用生成器，而不是創(chuàng)建大的元組和列表并在其上進行迭代處理；第三，盡量使用Python內置的數據結構 dicts、lists、tuples 而不實現自己的自定義結構，因為內置的數據結構都是經過了高度優(yōu)化的；第四，從小字符串中產生大字符串時， 不要對小字符串進行連接，而是在列表中累積，最后將字符串列表結合成為一個單獨的字符串；第五，也是最后一點，如果某個對象(包括函數或方法)需要多次使用屬性進行訪問(比如訪問模塊中的某個函數)，或從某個數據結構中進行訪問，那么較好的做法是創(chuàng)建并使用一個局部變量來訪問該對象，以便提供更快的訪問速度。

Python標準庫提供了兩個特別有用的模塊，可以輔助調査代碼的性能問題。一個是timeit模塊——該模塊可用于對一小段Python代碼進行計時，并可用于諸如對兩個或多個特定函數或方法的性能進行比較等場合。另一個是cProfile模塊，可用于profile 程序的性能——該模塊對調用計數與次數進行了詳細分解，以便發(fā)現性能瓶頸所在。

為了解timeit模塊，我們將查看一些小實例。假定有3個函數function_a()、 function_b()、function_c(), 3個函數執(zhí)行同樣的計算，但分別使用不同的算法。如果將這些函數放于同一個模塊中(或分別導入)，就可以使用timeit模塊對其進行運行和比較。下面給出的是模塊最后使用的代碼：

if __name__ == "__main__":

repeats = 1000

for function in ("function_a", "function_b", "function_c"):

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()))

賦予timeit.Timer()構造子的第一個參數是我們想要執(zhí)行并計時的代碼，其形式是字符串。這里，該字符串是“function_a(X,Y)”；第二個參數是可選的，還是一個待執(zhí)行的字符串，這一次是在待計時的代碼之前，以便提供一些建立工作。這里，我們從 __main__ (即this)模塊導入了待測試的函數，還有兩個作為輸入數據傳入的變量(X 與Y),這兩個變量在該模塊中是作為全局變量提供的。我們也可以很輕易地像從其他模塊中導入數據一樣來進行導入操作。

調用timeit.Timer對象的timeit()方法時，首先將執(zhí)行構造子的第二個參數(如果有)， 之后執(zhí)行構造子的第一個參數并對其執(zhí)行時間進行計時。timeit.Timer.timeit()方法的返回值是以秒計數的時間，類型是float。默認情況下，timeit()方法重復100萬次，并返回所 有這些執(zhí)行的總秒數，但在這一特定案例中，只需要1000次反復就可以給出有用的結果, 因此對重復計數次數進行了顯式指定。在對每個函數進行計時后，使用重復次數對總數進行除法操作，就得到了平均執(zhí)行時間，并在控制臺中打印出函數名與執(zhí)行時間。

function_a() 0.001618 sec

function_b() 0.012786 sec

function_c() 0.003248 sec

在這一實例中，function_a()顯然是最快的——至少對于這里使用的輸入數據而言。 在有些情況下一一比如輸入數據不同會對性能產生巨大影響——可能需要使用多組輸入數據對每個函數進行測試，以便覆蓋有代表性的測試用例，并對總執(zhí)行時間或平均執(zhí)行時間進行比較。

有時監(jiān)控自己的代碼進行計時并不是很方便，因此timeit模塊提供了一種在命令行中對代碼執(zhí)行時間進行計時的途徑。比如，要對MyModule.py模塊中的函數function_a()進行計時，可以在控制臺中輸入如下命令：python3 -m timeit -n 1000 -s "from MyModule import function_a, X, Y" "function_a(X, Y)"(與通常所做的一樣，對 Windows 環(huán)境，我們必須使用類似于C:Python3lpython.exe這樣的內容來替換python3)。-m選項用于Python 解釋器，使其可以加載指定的模塊(這里是timeit),其他選項則由timeit模塊進行處理。 -n選項指定了循環(huán)計數次數，-s選項指定了要建立，最后一個參數是要執(zhí)行和計時的代碼。命令完成后，會向控制臺中打印運行結果，比如：

1000 loops, best of 3: 1.41 msec per loop

之后我們可以輕易地對其他兩個函數進行計時，以便對其進行整體的比較。

cProfile模塊(或者profile模塊，這里統稱為cProfile模塊)也可以用于比較函數 與方法的性能。與只是提供原始計時的timeit模塊不同的是，cProfile模塊精確地展示 了有什么被調用以及每個調用耗費了多少時間。下面是用于比較與前面一樣的3個函數的代碼：

if __name__ == "__main__":

for function in ("function_a", "function_b", "function_c"):

cProfile.run("for i in ranged 1000): {0}(X, Y)".format(function))

我們必須將重復的次數放置在要傳遞給cProfile.run()函數的代碼內部，但不需要做任何創(chuàng)建，因為模塊函數會使用內省來尋找需要使用的函數與變量。這里沒有使用顯式的print()語句，因為默認情況下，cProfile.run()函數會在控制臺中打印其輸出。下面給出的是所有函數的相關結果(有些無關行被省略，格式也進行了稍許調整，以便與頁面適應)：

1003 function calls in 1.661 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.003 0.003 1.661 1.661 :1 ( )

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 method exec}

5132003 function calls in 22.700 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

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 method bisectjeft}

1 0.000 0.000 22.700 22.700 {built-in method exec}

1000 0.001 0.000 0.001 0.000 {built-in method len}

1000 15.149 0.015 22.196 0.022 {built-in method sorted}

5129003 function calls in 12.987 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

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( )

1 0.000 0.000 12.987 12.987 {built-in method exec}

ncalls ("調用的次數")列列出了對指定函數(在filename:lineno(function)中列出) 的調用次數。回想一下我們重復了 1000次調用，因此必須將這個次數記住。tottime (“總的時間”)列列出了某個函數中耗費的總時間，但是排除了函數調用的其他函數內部花費的時間。第一個percall列列出了對函數的每次調用的平均時間(tottime // ncalls)。 cumtime ("累積時間")列出了在函數中耗費的時間，并且包含了函數調用的其他函數內部花費的時間。第二個percall列列出了對函數的每次調用的平均時間，包括其調用的函數耗費的時間。

這種輸出信息要比timeit模塊的原始計時信息富有啟發(fā)意義的多。我們立即可以發(fā)現，function_b()與function_c()使用了被調用5000次以上的生成器，使得它們的速度至少要比function_a()慢10倍以上。并且，function_b()調用了更多通常意義上的函數，包括調用內置的sorted()函數，這使得其幾乎比function_c()還要慢兩倍。當然,timeit() 模塊提供了足夠的信息來查看計時上存在的這些差別，但cProfile模塊允許我們了解為什么會存在這些差別。正如timeit模塊允許對代碼進行計時而又不需要對其監(jiān)控一樣，cProfile模塊也可以做到這一點。然而，從命令行使用cProfile模塊時，我們不能精確地指定要執(zhí)行的 是什么——而只是執(zhí)行給定的程序或模塊，并報告所有這些的計時結果。需要使用的 命令行是python3 -m cProfile programOrModule.py,產生的輸出信息與前面看到的一 樣，下面給出的是輸出信息樣例，格式上進行了一些調整，并忽略了大多數行：

10272458 function calls (10272457 primitive calls) in 37.718 CPU secs

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

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術語學中，原始調用指的就是非遞歸的函數調用。

以這種方式使用cProfile模塊對于識別值得進一步研究的區(qū)域是有用的。比如，這里 我們可以清晰地看到function_b()需要耗費更長的時間，但是我們怎樣獲取進一步的詳細資料？我們可以使用cProfile.run("function_b()")來替換對function_b()的調用。或者可以保存完全的profile數據并使用pstats模塊對其進行分析。要保存profile,就必須對命令行進行稍許修改:python3 -m cProfile -o profileDataFile programOrModule.py。 之后可以對 profile 數據進行分析，比如啟動IDLE,導入pstats模塊，賦予其已保存的profileDataFile,或者也可以在控制臺中交互式地使用pstats。

下面給出的是一個非常短的控制臺會話實例，為使其適合頁面展示，進行了適當調整，我們自己的輸入則以粗體展示：

$ 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

Random listing order was used

List reduced from 44 to 1 due to restriction

Function was called by...

ncalls tottime cumtime

:27(function_b) - 1000 0.011 22.251 :12( )

profile.dat% callees function_b

Random listing order was used

List reduced from 44 to 1 due to restriction

Function called...

ncalls tottime cumtime

:27(function_b)-

1000 0.005 0.005 built-in method bisectJeft

1000 0.001 0.001 built-in method len

1000 1 5.297 22.234 built-in method sorted

profile.dat% quit

輸入help可以獲取命令列表，help后面跟隨命令名可以獲取該命令的更多信息。比如, help stats將列出可以賦予stats命令的參數。還有其他一些可用的工具，可以提供profile數據的圖形化展示形式，比如 RunSnakeRun (), 該工具需要依賴于wxPython GUI庫。

使用timeit與cProfile模塊，我們可以識別出我們自己代碼中哪些區(qū)域會耗費超過預期的時間；使用cProfile模塊，還可以準確算岀時間消耗在哪里。

以上內容部分摘自視頻課程 05后端編程Python-19調試、測試和性能調優(yōu)(下) ，更多實操示例請參照視頻講解。跟著張員外講編程，學習更輕松，不花錢還能學習真本領。

如何用python編寫一個函數，要求輸入年月日時分秒，輸出該年月日時分秒的下一秒。

def?next_sec(timestr):

from?datetime?import?datetime,?timedelta

time_format?=?'%Y-%m-%d?%H:%M:%S'

time_now?=?datetime.strptime(timestr,?time_format)

time_next_sec?=?time_now?+?timedelta(seconds=1)

return?time_next_sec.strftime(time_format)

print(next_sec('2004-12-31?23:59:59'))

python簡單題不會，求解答

#第一題：

from?__future__?import?division

print?'請依次輸入體重(kg)與身高(m):'

weight?=?float(raw_input())

height?=?float(raw_input())

print?"{:.2f}".format(weight/(height**2))

#第二題：

print?'請輸入一個秒數：'

sec?=?int(raw_input())

print?str(sec/3600)+'?'+str(sec%3600/60)+'?'+str(sec%60)

#第三題：

from?__future__?import?division

import?math

print?'請依次輸入三角形三邊值a,?b?,c：'

a?=?int(raw_input())

b?=?int(raw_input())

c?=?int(raw_input())

print?"{:.1f}".format(math.degrees(math.acos((a**2?+?b**2?-?c**2)/(2*a*b))))

你復制的?問題還復制不全，汗啊。。。這么多問題?連個分也沒有。。。人家計算BMI是用的平方，你這里還給了個錯的公式，還能不能認真點兒。

python中,怎么把字符串轉換為日期格式

1、python中要把字符串轉換成日期格式需要使用time模塊中的strptime函數，例子如下：

執(zhí)行結果如下：

time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=5, tm_mday=9, tm_hour=21, tm_min=9, tm_sec=30, tm_wday=0, tm_yday=130, tm_isdst=-1)

2、函數說明：

第一個參數是要轉換成日期格式的字符串，第二個參數是字符串的格式，下面函數可以看一下。

名稱欄目：python中sec函數,sec函數相關知識
當前路徑：http://chinadenli.net/article28/hcphcp.html

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