python显示运行时间 如何用Python装饰器计算函数运行时间？

如何用Python装饰器计算函数运行时间？

关于装饰师，我不会再解释了。您可以在我的标题链接中看到文章Python decorator：

使用decorators计算函数的运行时间。第一个想法是在decorators中记录函数执行的两侧的时间戳，然后减去它们得到函数的运行时间，如下所示：

您可以得到函数运行的秒数，运行结果如下所示：

使用此模块测量和修改以前的decorator。修改后的decorator如下：

运行结果：

timeit模块用于测量一小段代码的执行时间。它的方法如下：

只写了一些常用的方法，还有其他的方法可以自己浏览

当然，用timeit模块代替decorator是非常方便的

以上只是简单的用Python中的decorator来度量代码的运行时间。

Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转向Python进行机器学习的人，我想说一下我的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

做科学计算用Python还是MATLAB？

使用python，我对python的使用有一些个人的看法：

1.2017人工智能（包括科学计算）流行了一年，python的用户数量大大增加，这是大势所趋。

2. Python的开发效率远远高于其他高级语言。例如，1000行C语言代码、100行Java代码和20行Python代码就足以说明Python的开发效率。

3. Python的第三方库非常丰富，你会发现只要你想大部分的东西都被打包了库，比如numpy数值计算，Matplotlib，一个类似Matlab的库，用于绘图，panda文件操作库，这些库都会在科学计算中常用。

像python这样运行底层编程语言很费时，所以我们不能在任何地方使用python来实现它。

以上是我的观点。

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