python使用pickle文件的方法,精度计算:不使用批处理和使用批处理两种方法;要求. 提交Python代码、执行结果不使用批处理和使用批处理方法的执行时长。。
时间: 2024-05-08 17:20:18 浏览: 9
好的,您的问题是关于Python使用pickle文件的方法和精度计算的问题。在这里,我为您提供两种方法,一种是不使用批处理,另一种是使用批处理。
不使用批处理的方法:
示例代码如下:
```python
import pickle
import time
# 定义一个目标函数
def target_func(x):
return x**2
# 把函数结果存到pickle文件中
def save_result(file_name, obj):
with open(file_name, 'wb') as f:
pickle.dump(obj, f)
# 读取pickle文件中的结果
def load_result(file_name):
with open(file_name, 'rb') as f:
obj = pickle.load(f)
return obj
if __name__ == '__main__':
# 不使用批处理的方法
start_time = time.time()
result = []
for i in range(100000):
result.append(target_func(i))
save_result('result.pickle', result)
end_time = time.time()
print("不使用批处理的方法执行时长:",end_time-start_time)
# 读取pickle文件中的结果
start_time = time.time()
result = load_result('result.pickle')
end_time = time.time()
print("读取pickle文件中的结果方法执行时长:", end_time-start_time)
```
使用批处理的方法:
示例代码如下:
```python
import pickle
import time
import multiprocessing
# 定义一个目标函数
def target_func(x):
return x**2
# 把函数结果存到pickle文件中
def save_result(file_name, obj):
with open(file_name, 'wb') as f:
pickle.dump(obj, f)
# 读取pickle文件中的结果
def load_result(file_name):
with open(file_name, 'rb') as f:
obj = pickle.load(f)
return obj
if __name__ == '__main__':
# 使用批处理的方法
start_time = time.time()
with multiprocessing.Pool() as p:
result_list = p.map(target_func, range(100000))
save_result('result.pickle', result_list)
end_time = time.time()
print("使用批处理的方法执行时长:",end_time-start_time)
# 读取pickle文件中的结果
start_time = time.time()
result = load_result('result.pickle')
end_time = time.time()
print("读取pickle文件中的结果方法执行时长:", end_time-start_time)
```
在这里,我们利用了multiprocessing进行了进程池的并行计算, 结果可以使我们的执行时间更短。
希望我的回答能对您有所帮助。