import time start_time = time.time() # 程序代码 end_time = time.time() run_time = end_time - start_time print("程序运行时间为:", run_time, "秒")在加一個結束時間

时间: 2024-02-28 15:22:48 浏览: 21
好的,你可以在程序结束前再加上一个结束时间的记录,然后计算程序的运行时间。下面是代码示例: ```python import time start_time = time.time() # 程序代码 end_time = time.time() run_time = end_time - start_time print("程序运行时间为:", run_time, "秒") ``` 你可以根据实际情况在程序代码段中添加你需要测试的部分。程序运行结束后,会输出程序的运行时间,单位为秒。
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import ffmpeg input_file = 'test.mp4' output_file = 'output2.mp4' start_time = '00:00:00' duration = 10 ffmpeg.input(input_file, ss=start_time, t=duration).output(output_file).run() 修改:增加一个截止时间,end

非常抱歉,我之前的回答有误。FFmpeg库中并不存在直接的`trim`函数。要在Python中使用FFmpeg库进行视频裁剪,您可以使用`ffmpeg-python`库来调用FFmpeg命令行进行操作。 以下是一个示例代码,根据您的需求进行了修改: ```python import ffmpeg input_file = 'test.mp4' output_file = 'output2.mp4' start_time = '00:00:00' end_time = '00:00:10' ffmpeg.input(input_file).output(output_file, ss=start_time, to=end_time).run() ``` 这段代码将会从`test.mp4`视频文件中裁剪出从`start_time`开始,到`end_time`结束的视频,并将结果保存到`output2.mp4`文件中。 请注意,这里使用了`to`参数来指定裁剪的结束时间,而不是使用持续时间(duration)来进行裁剪。 确保已经安装了`ffmpeg-python`库,可以通过运行`pip install ffmpeg-python`来进行安装。 希望这次的回答能够帮到您!如果您有任何其他问题,请随时提问。

rom time import time start_time=time() run algorithm end_time=time() elapsed=end_time-start_time

从引用和引用[4]中可以看出,总共花费在所有map任务上的时间为1672971 ms和1388495 ms,总共花费在所有reduce任务上的时间为466287 ms和270804 ms。那么从开始算法到结束的时间可以通过计算结束时间减去开始时间得到。即 elapsed = end_time - start_time。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

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請你幫我檢from flask import Flask, render_template, request, redirect import openpyxl app = Flask(__name__) # 首页,录入数据页面 @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def index(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取数据 confirm_date = request.form['confirm_date'] shift = request.form['shift'] machine_model = request.form['machine_model'] issue = request.form['issue'] issue_qty = request.form['issue_qty'] note = request.form['note'] # 打开Excel文件并写入数据 wb = openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') ws = wb.active row_count = ws.max_row ws.cell(row=row_count+1, column=1, value=confirm_date) ws.cell(row=row_count+1, column=2, value=shift) ws.cell(row=row_count+1, column=3, value=machine_model) ws.cell(row=row_count+1, column=4, value=issue) ws.cell(row=row_count+1, column=5, value=int(issue_qty)) ws.cell(row=row_count+1, column=6, value=note) wb.save('D:/data.xlsx') return redirect('/') else: return render_template('index.html') # 查询记录页面 @app.route('/search_record', methods=['GET', 'POST']) def search_record(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取查询条件 start_date = request.form['start_date'] end_date = request.form['end_date'] machine_model = request.form['machine_model'] # 打开Excel文件并查询数据 wb = openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') ws = wb.active data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2): if start_date <= str(row[0].value) <= end_date: if row[2].value == machine_model or machine_model == '全部': data.append([row[0].value, row[1].value, row[2].value, row[3].value, row[4].value, row[5].value]) return render_template('search_record.html', data=data) else: return render_template('search_record.html') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True,host="0.0.0.0")

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