time.per_counter的用法

时间: 2023-05-12 15:05:10 浏览: 89
time.perf_counter() 是 Python 中的一个计时器函数,它返回一个 CPU 时间计数器的值,用于测量代码块的执行时间。它的精度比 time.time() 更高,可以用于测量小时间间隔。
相关问题

sql优化:explain select pp.id, pp.lot_id, pp.lot_no, pp.measurement, pp.is_long_rent, pp.rent_license_plate, pp.rent_user, pp.rent_start_time, pp.rent_end_time, pp.create_time, pp.create_by, pp.update_time, pp.update_by, pp.is_deleted, pp.per_type, pp.space_no, CASE WHEN fo.order_no is not null AND pp.status=1 THEN 1 WHEN fo.order_no is not null AND pp.status=0 THEN 2 WHEN pp.status = 2 THEN 3 WHEN fo.order_no is null THEN 0 ELSE pp.status END as status, fo.license_plate from par_per pp left join fd_ord fo on pp.space_no = fo.space_no and fo.status = 0 and (pp.status = 0 or pp.status = 1) where pp.lot_id in (select pl.id from par_lot pl inner join sys_user_par sup on pl.id = sup.parking_id and sup.user_id = 1) AND (pp.status = 0 or pp.status = 1) AND pp.is_deleted = 0 group by pp.space_no order by status desc

为了优化这个 SQL 查询,我们可以做以下几点改进: 1. 索引优化:确保 `par_per` 表和 `par_lot` 表的相关字段上都有合适的索引,例如 `par_per.lot_id`、`par_per.space_no`、`par_per.status`、`par_per.is_deleted`,以及 `par_lot.id` 和 `sys_user_par.parking_id`。 2. 子查询优化:将子查询改为连接查询,这样可以避免在 `IN` 子查询中使用子查询。 3. 连接条件优化:在 `left join fd_ord fo` 子句中,添加条件 `fo.status = 0` 和 `(pp.status = 0 or pp.status = 1)`,以过滤不必要的行。 4. 聚合优化:根据查询需求,确定是否需要对 `pp.space_no` 进行分组和聚合。 改进后的 SQL 查询如下所示: ```sql SELECT pp.id, pp.lot_id, pp.lot_no, pp.measurement, pp.is_long_rent, pp.rent_license_plate, pp.rent_user, pp.rent_start_time, pp.rent_end_time, pp.create_time, pp.create_by, pp.update_time, pp.update_by, pp.is_deleted, pp.per_type, pp.space_no, CASE WHEN fo.order_no IS NOT NULL AND pp.status=1 THEN 1 WHEN fo.order_no IS NOT NULL AND pp.status=0 THEN 2 WHEN pp.status = 2 THEN 3 WHEN fo.order_no IS NULL THEN 0 ELSE pp.status END AS status, fo.license_plate FROM par_per pp LEFT JOIN fd_ord fo ON pp.space_no = fo.space_no AND fo.status = 0 AND (pp.status = 0 OR pp.status = 1) JOIN par_lot pl ON pp.lot_id = pl.id JOIN sys_user_par sup ON pl.id = sup.parking_id AND sup.user_id = 1 WHERE pp.is_deleted = 0 AND (pp.status = 0 OR pp.status = 1) GROUP BY pp.space_no ORDER BY status DESC; ``` 请注意,这只是一种可能的优化方法,具体的优化策略可能需要根据数据库的实际情况和性能测试结果进行调整。

优化这段代码 select * FROM((shift_log INNER JOIN etl_shift_stat ON shift_log.ID=etl_shift_stat.SHIFT_LOG_ID) INNER JOIN etl_point ON etl_shift_stat.POINT_ID=etl_point.POINT_ID) INNER JOIN sys_team ON shift_log.TEAM_ID=sys_team.TEAM_ID where POINT_NAME IN('W3.DL.DL017','W3.DL.DL037','W3.NCS.99POW0300') and shift_log.PER_DATE>=concat(substr(:date,1,7),'-01') and shift_log.PER_DATE<=:date order by PER_DATE

首先,可以将查询条件中的 POINT_NAME 和 PER_DATE 提前筛选,可以减少 JOIN 操作的数据量。同时,可以使用 BETWEEN 来代替 PER_DATE 的范围查询。 优化后的代码如下: SELECT * FROM ( SELECT * FROM shift_log WHERE PER_DATE BETWEEN CONCAT(SUBSTR(:date, 1, 7), '-01') AND :date ) AS a INNER JOIN etl_shift_stat ON a.ID = etl_shift_stat.SHIFT_LOG_ID INNER JOIN etl_point ON etl_shift_stat.POINT_ID = etl_point.POINT_ID AND etl_point.POINT_NAME IN ('W3.DL.DL017', 'W3.DL.DL037', 'W3.NCS.99POW0300') INNER JOIN sys_team ON a.TEAM_ID = sys_team.TEAM_ID ORDER BY a.PER_DATE 这样能够更快速地得到查询结果。

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优化这条sql 解决bug select a.*,rownum num from ( SELECT t.PROJ_ID,t.PROJ_CODE,t.PROJ_NAME,t.CLIENT_CODE,t.CLIENT_NAME,t.SPEC_CODE,t.SPEC_NAME,t.BUS_UNIT_CODE,t.BUS_UNIT,t.PROJ_DEP_CODE,t.PROJ_DEP,t.PROJECT_MANAGER_CODE,t.PROJECT_MANAGER,t.PROJECT_DEP_MANAGER_CODE,t.PROJECT_DEP_MANAGER,t.IS_SUB_PROJ,t.SUB_PROJ_TYPE_CODE,t.SUB_PROJ_TYPE,t.PARENT_CODE,t.PROJ_GROSS,t.CLIENT_AREA_CODE,t.CLIENT_AREA,t.CLIENT_TYPE_FULL_PATH_CODE,t.CLIENT_TYPE_PULL_PATH,t.BUSINESS_TYPE_CODE,t.BUSINESS_TYPE,t.BUSINESS_LEVEL_CODE,t.BUSINESS_LEVEL,t.BUSINESS_AREA_CODE,t.BUSINESS_AREA_NAME,t.IS_CLOSE,t.IS_IN_COO,t.TAX_RATE,t.IS_AUTHORIZED,t.AUTHORIZED_AMOUNT,t.IS_VIRTUAL,t.INCOME_BUDGET,t.EXPENDITURE_BUDGET,t.P_VALUE,t.CREATE_TIME,t.P_BUD_VALUE,t.P1_BUD_VALUE,t.P2_BUD_VALUE,t.ORG_CODE,t.ORG_NAME,t.PROD_RES_TYPE,t.IS_TECH_COO,t.COO_UNIT_RATIO,t.PROJ_ACHIEVEMENTS_BUD,t.REIMBURSEMENT_COST_BUD,t.COO_COST_BUD,t.MATERIAL_COST_BUD,t.PERFORMANCE_PERCENT,t.SCHE_START_TIME,t.SCHE_END_TIME,t.PROJECT_ACCOUNT_CODE,t.CUSTOMER_TYPE_CODE,t.CUSTOMER_TYPE,t.IS_PURE_OUT_PROJ,t.PROJECT_CREATE_TIME,t.IS_RELATE,t.IS_QUOTA,t.MAIN_PROJECT_CODE,t.PROJ_STATUS,t.IS_LARGE_PROJECT,t.MARKET_DIS_COUNT_RATE,t.PROJECT_CAT,t.MGR_PER_FORMANCE_RATIO,t.P1_VALUE,t.S_VALUE,t.COOP_VALUE,t.H_VALUE,t.DEVICE_BUDGET_COST,t.SUR_FEE_DIS_COUNT_RATE,t.DES_FEE_DIS_COUNT_RATE, (select listagg(p.coo_unit_code, ',') within group(order by p.coo_unit_code) from ( select distinct coo_unit_code from t_spdi_proj where is_sub_proj = 'Y' and sub_proj_type_code = 'wbhz' and PROJ_STATUS != 'P_5' AND PROJ_STATUS != 'P_4' and parent_code = t.proj_code )p ) coo_unit_code, (select listagg(to_char(p.coo_unit), ',') within group(order by p.coo_unit) from ( select distinct coo_unit from t_spdi_proj where is_sub_proj = 'Y' and sub_proj_type_code = 'wbhz' and PROJ_STATUS != 'P_5' AND PROJ_STATUS != 'P_4' and parent_code = t.proj_code )p ) coo_unit from T_SPDI_PROJ t where t.PROJ_STATUS NOT IN ('E','H','W') order by t.proj_id )a

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

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