python time.process_time()

时间: 2023-10-21 16:58:31 浏览: 282
Python的time.process_time()方法是一个返回当前进程执行的CPU时间的函数。它返回的是一个浮点数，表示的是以秒为单位的时间。这个方法的特点是它只计算CPU时间，不包括睡眠时间或者等待时间。这使得它在衡量代码性能和计算时间的时候非常有用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [【项目Python时间选取，time()、perf_counter()和process_time()的区别】](https://blog.csdn.net/qq_42700796/article/details/125279723)[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: 33.333333333333336%"] - *2* [Python3.7中time模块的time()、perf_counter()和process_time()的区别](https://blog.csdn.net/qq_27283619/article/details/89280974)[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: 33.333333333333336%"] - *3* [python 锁的使用 python锁的使用例程python2可以直接运行，提供示例程序，供学习参考](https://download.csdn.net/download/li171049/88228463)[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: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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程序无法执行，修改class Processor(): def __init__(self): self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP')) def capture_img(self): global aco aco = aco + 1 self._cam.stream_on() raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image() if raw_image is None: print("Getting image failed.\n") return None print("Frame ID: {} Height: {} Width: {} Count: {}\n" .format(raw_image.get_frame_id(), raw_image.get_height(), raw_image.get_width(), aco - 2)) numpy_image = raw_image.get_numpy_array() if numpy_image is None: return None img = Image.fromarray(numpy_image, 'L') if self._issave: picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount) self._piccount = self._piccount + 1 img.save(picfile) if self._isshow: w, h = img.size scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_RESIZE_H / h) self._img = ImageTk.PhotoImage(image=img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), Image.ANTIALIAS)) self._show_cb(self._img) self._cam.stream_off() return img def process_img(self, img): return PROC_OK def inspect(self): print("process2") time.sleep(1) def rotate(self): count = 0 aco = 0 self.threadsignal = 0 while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: aco += 1 img = self.capture_img() count = count - self._inspect_step if __name__ == '__main__': task2 = multiprocessing.Process(target=self.inspect) task2.start() task1 = multiprocessing.Process(target=self.rotate) task1.start()

self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP')) self._aco = 0 self._queue = Queue() def capture_img(self): self._aco += 1 self._cam.stream_on() raw_image = self._cam.data_stream[0...

解释以下代码含义：import time import numpy as np t0 = time.process_time() popsize = 100 GSAmaxgen = 20 limintedv = [-1, 1] Rpower = 1 Rnorm = 2 fitness = np.zeros((popsize, 2))

3. t0 = time.process_time(): 这行代码将当前的进程时间赋值给变量t0。time.process_time()是time模块中的一个函数，用于返回当前进程的CPU时间。 4. popsize = 100: 这行代码将整数值100赋值给变量...
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a='*'*i b='.'*(scale-i) c= t-=time.process_time() print("\r{:^3.0f}%[{}->{}]{:.2f}s".format(c,a,b,-t),end='') time.sleep(0.05),请把代码补全

t = time.process_time() for i in range(scale+1): a = '*' * i b = '.' * (scale-i) t -= time.process_time() print("\r{:^3.0f}%[{}->{}]{:.2f}s".format(i/scale*100, a, b, -t), end='') time.sleep...

解释下F:\python_projects\venv\Scripts\python.exe F:\result\eye_first_move_to_objects_time.py Traceback (most recent call last): File "F:\result\eye_first_move_to_objects_time.py", line 73, in <module> coordinate_x = float(fix_record[row_index][5].value) ValueError: could not convert string to float: '.' Error in atexit._run_exitfuncs: Traceback (most recent call last): File "F:\python_projects\venv\lib\site-packages\openpyxl\worksheet\_writer.py", line 32, in _openpyxl_shutdown os.remove(path) PermissionError: [WinError 32] 另一个程序正在使用此文件，进程无法访问。: 'C:\\Users\\dell\\AppData\\Local\\Temp\\openpyxl.byyckh9l' Exception ignored in: <generator object WorksheetWriter.get_stream at 0x000001FBA5104820> Traceback (most recent call last): File "F:\python_projects\venv\lib\site-packages\openpyxl\worksheet\_writer.py", line 300, in get_stream File "src\lxml\serializer.pxi", line 1834, in lxml.etree._FileWriterElement.__exit__ File "src\lxml\serializer.pxi", line 1570, in lxml.etree._IncrementalFileWriter._write_end_element lxml.etree.LxmlSyntaxError: inconsistent exit action in context manager Exception ignored in: <generator object WriteOnlyWorksheet._write_rows at 0x000001FBA5104270> Traceback (most recent call last): File "F:\python_projects\venv\lib\site-packages\openpyxl\worksheet\_write_only.py", line 75, in _write_rows File "src\lxml\serializer.pxi", line 1834, in lxml.etree._FileWriterElement.__exit__ File "src\lxml\serializer.pxi", line 1568, in lxml.etree._IncrementalFileWriter._write_end_element lxml.etree.LxmlSyntaxError: not in an element Process finished with exit code 1

这是一个 Python 程序运行时出现的错误信息。其中，第一行是命令行窗口中输入的 Python 程序执行命令，指定了 Python 解释器和要执行的 Python 文件的路径。接下来是一个 traceback，它展示了程序运行时的错误信息。...

import time import multiprocessing from proxypool.processors.server import app from proxypool.processors.getter import Getter from proxypool.processors.tester import Tester from proxypool.setting import CYCLE_GETTER, CYCLE_TESTER, API_HOST, API_THREADED, API_PORT, ENABLE_SERVER, \ ENABLE_GETTER, ENABLE_TESTER, IS_WINDOWS from loguru import logger if IS_WINDOWS: multiprocessing.freeze_support() tester_process, getter_process, server_process = None, None, None class Scheduler(): def run_tester(self, cycle=CYCLE_TESTER): if not ENABLE_TESTER: logger.info('tester not enabled, exit') return tester = Tester() loop = 0 while True: logger.debug(f'tester loop {loop} start...') tester.run() loop += 1 time.sleep(cycle) # CYCLE_GETTER=100 def run_getter(self, cycle=CYCLE_GETTER): if not ENABLE_GETTER: logger.info('getter not enabled, exit') return getter = Getter() loop = 0 while True: logger.debug(f'getter loop {loop} start...') getter.run() loop += 1 time.sleep(cycle) def run_server(self): if not ENABLE_SERVER: logger.info('server not enabled, exit') return app.run(host=API_HOST, port=API_PORT, threaded=API_THREADED) def run(self): global tester_process, getter_process, server_process try: logger.info('starting proxypool...') if ENABLE_TESTER: tester_process = multiprocessing.Process(target=self.run_tester) logger.info(f'starting tester, pid {tester_process.pid}...') tester_process.start() if ENABLE_GETTER: getter_process = multiprocessing.Process(target=self.run_getter) logger.info(f'starting getter, pid{getter_process.pid}...') getter_process.start() if ENABLE_SERVER: server_process = multiprocessing.Process(target=self.run_server) logger.info(f'starting server, pid{server_process.pid}...') server_process.start() tester_process.join() getter_process.join() server_process.join() except KeyboardInterrupt: logger.info('received keyboard interrupt signal') tester_process.terminate() getter_process.terminate() server_process.terminate() finally: # must call join method before calling is_alive tester_process.join() getter_process.join() server_process.join() logger.info(f'tester is {"alive" if tester_process.is_alive() else "dead"}') logger.info(f'getter is {"alive" if getter_process.is_alive() else "dead"}') logger.info(f'server is {"alive" if server_process.is_alive() else "dead"}') logger.info('proxy terminated') if name == 'main': scheduler = Scheduler() scheduler.run()给这段代码加注释

time.sleep(cycle) # 循环周期 def run_getter(self, cycle=CYCLE_GETTER): # 定义 getter 进程的运行函数 if not ENABLE_GETTER: # 若不需要获取，则直接退出 logger.info('getter not enabled, exit') ...

这段代码 def generate_trigger(): trigger_bp = world.get_blueprint_library().find("sensor.other.obstacle") trigger_transform = carla.Transform(endpoint) trigger = world.spawn_actor(trigger_bp, trigger_transform) trigger.set_box_extent(carla.Vector3D(5.0, 5.0, 5.0)) trigger.listen(lambda event: on_trigger_begin_overlap(event.other_actor)) return trigger报错 trigger.set_box_extent(carla.Vector3D(5.0, 5.0, 5.0)) AttributeError: 'ServerSideSensor' object has no attribute 'set_box_extent'，请帮我修改，保证仍然使用world.get_blueprint_library().find("sensor.other.obstacle")

python import carla # 获取仿真世界和蓝图库 client = carla.Client('localhost', 2000) client.set_timeout(10.0) world = client.get_world() blueprint_library = world.get_blueprint_library() # 获取...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\20238\PycharmProjects\pythonProject2\study\SAE_test.py", line 329, in <module> process(i) File "C:\Users\20238\PycharmProjects\pythonProject2\study\SAE_test.py", line 295, in process trial_band_power = trial_psd_extraction_integration(X) # data shape (12, 8064) File "C:\Users\20238\PycharmProjects\pythonProject2\study\SAE_test.py", line 191, in trial_psd_extraction_integration psd_origin, f = mne.time_frequency.psd_multitaper(raw, fmin=0, fmax=60, n_fft=128, picks='all', verbose=None) AttributeError: module 'mne.time_frequency' has no attribute 'psd_multitaper' Process finished with exit code 1

这是Python的一个错误提示。它告诉我们在文件路径为"C:\Users\20238\...在这个文件中的第295行的函数"process"中，调用了一个名为"trial_psd_extraction_integration"的函数，并将其结果赋给了变量"trial_band_power"。

commands = [ os.path.join(python_path, "bin/horovodrun"), '-np', str(self.process), '-H', self.hosts, # '--network-interfaces', ",".join(nics), '--start-timeout', '120', os.path.join(python_path, "bin/python3"), self.__execute_file(), json.dumps(self.graph.serializer()), ]，上面的horovod路径和python_path怎么查

要查找 horovod 路径和 python_path，可以尝试以下方法： 1. horovod 路径：可以使用系统的文件搜索功能来查找 horovodrun 可执行文件。在终端或命令提示符中，使用以下命令进行搜索： - Linux/macOS: ...

def run(): schedule.every().hour.at(":10").do(cc_job) while True: schedule.run_pending() time.sleep(3540) if __name__ == '__main__': p = mp.Process(target=run) p.start()

time.sleep(3540) # 等待3540秒，即59分钟 这里使用3540秒是因为每个小时的10分执行一次，所以需要等待59分钟才能再次执行。 4. 在__name__ == '__main__'条件下，使用mp.Process创建一个进程，运行...

import queueimport threadingfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completedfrom threading import Eventdef push_data(data_queue: queue.Queue): while not stop_event.is_set(): data = "123" data_queue.put(data) stop_event.wait(0.5)def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data)if __name__ == '__main__': data_queue = queue.Queue() stop_event = Event() # 创建线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 启动数据生产线程 t = threading.Thread(target=push_data, args=(data_queue,)) t.start() # 从队列中获取数据并处理 while not stop_event.is_set(): try: data = data_queue.get(timeout=1) except queue.Empty: continue # 提交任务到线程池 future = executor.submit(process_data, data) future.add_done_callback(lambda f: f.result()) # 关闭数据生产线程 stop_event.set() t.join() 代码优化，不要 Event

python import queue import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def push_data(data_list: list): while data_list: data = data_list.pop() data_queue.put(data)...

代码优化 def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data) def push_data(data_queue:queue.Queue): while True: data_queue.put(str("123")) time.sleep(0.5) # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': print_hi('PyCharm') data_queue = queue.Queue() data_thread = threading.Thread(target=process_data, args=(data_queue,)) data_thread.start() # 创建线程池 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5) # 从队列中获取数据并处理 while True: data = data_queue.get() if data: print('data = {}'.format(data)) # 提交任务到线程池 executor.submit(process_data, data)

其次，push_data函数中的无限循环可以使用while循环和Event对象来实现，避免在循环中使用time.sleep来等待一段时间。这样可以使程序更加高效和可控。 最后，我们可以使用with语句来自动管理线程池，避免...

proc = subprocess.Popen(["python3", "/home/pi/Documents/8-17/simplest.py"]) while proc.poll() is None: time.sleep(1) print("simplest运行中.....") chinanet = isNetChainOK() if chinanet is False: print("网络异常") getNet() if any(p.name() == 'simplest.py' for p in psutil.process_iter()): print("中断simplest.py") # 中断 simplest.py os.system("pkill -f simplest.py") 如果网络异常杀死proc 进程并重新启动

# kill the process with name 'simplest.py' subprocess.run(['pkill', '-f', 'simplest.py']) 另外，你可以使用 psutil 库的 terminate() 或 kill() 方法来杀死进程，例如： python import psutil # ...

python time.localtime

需要注意的是，time.clock()方法已在Python 3.3中弃用，并在Python 3.8中被移除，建议使用time.perf_counter()或time.process_time()方法来代替。可以通过引用和引用中的相关信息来解答这个问题。<span class="em">1...

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资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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