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 22:22:48 浏览: 62
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。

此代码执行后就直接结束了from analysis import CC from datetime import datetime, timedelta import schedule from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger import multiprocessing as mp import time def cc_job(): # 获取当天日期 date_today = datetime.today().strftime('%Y%m%d') # 获取当前时间 now_time = datetime.now().time().strftime('%H:%M:%S') # 获取1小时前整点开始时间 one_hour_ago_start = (datetime.now() - timedelta(hours=1)).time().strftime('%H:00:00') # one_hour_ago_start = (datetime.now() - timedelta(hours=1)).time().strftime('%H:%M:%S') # 获取1小时前整点结束时间 one_hour_ago_end = (datetime.now() - timedelta(hours=1)).time().strftime('%H:59:59') # one_hour_ago_end = (datetime.now() - timedelta(hours=1)).time().strftime('%H:%M:%S') # print(one_hour_ago_start) # print(one_hour_ago_end) cc = CC(one_hour_ago_start, one_hour_ago_end, date=date_today) cc.wesocket_connect_new() def run(): schedule.every().hour.at(":39").do(cc_job) schedule.run_pending() # time.sleep(60) if __name__ == '__main__': # # p = mp.Process(target=run) # p.start() scheduler = BackgroundScheduler() trigger = CronTrigger(hour='*', minute='05', second='10') scheduler.add_job(cc_job, trigger=trigger) scheduler.start()

这段代码定义了一个cc_job函数,该函数会在每小时的39分执行。接下来,代码创建了一个后台任务调度器,使用CronTrigger在每小时的第5分10秒执行cc_job函数。最后,调用scheduler.start()方法启动调度器。 由于调度器是在后台执行的,因此程序并不会直接结束。但是,由于调度器没有设置退出条件,如果你想退出程序,需要手动终止程序运行。 此外,你需要确保你的CC类已经被正确导入并且可用。如果导入失败或者CC类存在问题,程序会因为无法调用cc_job函数而报错。
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import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)格式错误

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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