一些python使用者對了解同一問題的不同方法的相對效能產生了濃厚的興趣。 python提供了一種可以立即回答這些問題的測量工具。
例如，元組封包和拆包功能相比傳統的交換引數可能更具吸引力。timeit 模組可以快速演示在執行效率方面一定的優勢:
from timeit import timertimer(『t=a; a=b; b=t』, 『a=1; b=2』).timeit()
0.57535828626024577
timer(『a,b = b,a』, 『a=1; b=2』).timeit()
0.54962537085770791
與 timeit 的精細粒度級別相反， profile 和 pstats 模組提供了用於在較大的**塊中識別時間關鍵部分的工具。
python效能測量工具cProfile使用解析
背景 python是一種解釋性的語言，執行速度相比c c 等語言十分緩慢 因此我們需要在其它地方上下功夫來提高 的執行速度。首先需要對 進行分析，這個時候則需要用一些工具。這裡介紹cprofile 全 分析 命令列 cprofile s tottime your program.py 結果如下 程式...
程式效能分析 漸進記法 效能測量
程式效能指的是執行這個程式所需要的記憶體和時間的多少。用兩種方法確定程式的效能 乙個是分析方法即效能分析，乙個是實驗方法即效能測量。指令空間 指令空間指的是編譯之後程式指令所需要的儲存空間 編譯器最終編譯成的組合語言結果決定了指令執行的時間 資料空間 資料空間指的是所有常量和變數值所需要的儲存空間，...
python 物件測量
多邊形擬合 以特定的精度逼近多邊形曲線 方法 從輪廓中找到距離最遠的兩個點，並將兩個點相連，在輪廓上找到乙個距離該線最遠的點，並 將該點與原有直線連線成為乙個封閉多邊形，此時找到乙個三角形，將上述過程不斷迭代，將新找到的 距離當前多邊形最遠距離的點加入到結果中，當輪廓上的點到當前的多邊形距離低於ep...