python中有什么现成算法能够统计程序运行占用资源

在Python中，可以使用psutil模块来获取系统的各种信息，包括CPU、内存、磁盘、网络等资源的使用情况。以下是一个示例代码，可以获取当前Python程序的CPU和内存占用情况：

import psutil

# 获取CPU占用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)

# 获取内存占用情况
mem_info = psutil.virtual_memory()
mem_total = mem_info.total
mem_used = mem_info.used
mem_percent = mem_info.percent

其中，`cpu_percent`表示CPU占用率，`mem_total`表示总内存量，`mem_used`表示已使用的内存量，`mem_percent`表示内存占用率。此外，还可以使用psutil模块获取进程的IO信息、网络连接信息等。

相关问题

python统计算法运行时间

在Python中，可以使用time模块来统计算法运行的时间。其中，time.time()函数可以获取程序的当前时间。

以下是一个示例代码，用于统计算法的运行时间：

import time

start = time.time()

# 在这里执行你的算法代码

end = time.time()
execution_time = end - start

print("算法执行时间为：", execution_time, "秒")

在这个示例代码中，我们使用start变量记录了算法开始执行的时间，然后在算法执行完成后，使用end变量记录了算法结束执行的时间。通过计算两者的差值，即可得到算法的执行时间。

请注意，在实际应用中，可能需要多次执行算法并取平均值来得到更准确的执行时间。

参考资料：
几种Python执行时间的计算方法获取程序运行时间 - Linux Shell 脚本统计Shell脚本执行时间
参考：1. python程序运行时间：time.time() 2. shell脚本执行时间：time sh xxx.sh
如果有传递的参数，也是这样使用，比如：time sh ./xxx.sh ~/data/xxx result/xxx<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [统计服务器（ubuntu）上算法的运行时间](https://blog.csdn.net/Robin_Pi/article/details/108318004)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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python程序打包运行和pycharm运行有什么区别

Python程序打包运行和PyCharm运行的区别在于：

1. 打包运行可以将Python程序打包成可执行文件，方便在其他机器上运行，而PyCharm运行只能在PyCharm中运行。

2. 打包运行可以将Python程序与所需的库一起打包，避免在其他机器上需要手动安装库的麻烦，而PyCharm运行需要保证所需的库已经安装在本地。

3. 打包运行可以将Python程序加密，保护代码不被轻易泄露，而PyCharm运行不能对代码进行加密。

4. 打包运行可以在命令行中运行程序，方便在Linux等操作系统上运行，而PyCharm运行只能在PyCharm的控制台中运行。

总之，打包运行更适合将Python程序部署到其他机器上运行，而PyCharm运行更适合在开发过程中调试和测试程序。