Python sleep()

Using asyncio.sleep function available from (Python 3.4 or higher)

You can make use of asyncio.sleep with python version 3.4 and higher. To make use of the asyncio sleep method, you need to add async and await to the function, as shown in the example below:

Example:

The script has a function call display() that prints a message «Welcome to Guru99 tutorials». There are two keywords used in the function async and await. The async keyword is added at the start of the function definition, and await is added just before the asyncio.sleep(). Both the keywords async / await are meant to handle the asynchronous task.

When the function display() is called, and it encounters await asyncio.sleep(5), the code will sleep or halt at that point for 5 seconds and, once done, will print the message.

import asyncio

print('Code Execution Started')

async def display():
    await asyncio.sleep(5)
    print('Welcome to Guru99 Tutorials')

asyncio.run(display())

Output:

Code Execution Started
Welcome to Guru99 Tutorials

Sleep function

Like I mentioned, Sleep is a Python built-in function in the time module.

So in order to use sleep, you will need to import the time module first.

sleep takes only one argument which is the period of time in seconds that you want to sleep for.

Using the sleep function in Python 2 and Python 3 is exactly the same, so you won’t need to worry about which version of Python your code is running on.

It is really very simple and straight-forward. Let’s walk through some examples.

Python 2

Let’s say you want to use sleep to add a 10-second delay.

In the following example, I print out the elapsed time between invoking the sleep function and after it returns.

As you can see, the elapsed time is very close to 10 seconds which is what we expect.

Best time to go to sleep

Share on PinterestA person’s age can determine the amount of sleep that they require.

In general, the body and brain slow down as it gets dark and start to wake up as the sun rises.

There is some evidence to suggest that early bedtimes are better for people. One study involving 1,197 Japanese workers found that those who went to bed later were more likely to have depressive symptoms. However, sleep duration may have contributed to these symptoms, as the participants who went to bed later often got less sleep.

Another study found that people who stated a preference for going to sleep later also had higher levels of repetitive negative thinking, such as dwelling on problems or bad experiences. Importantly, this also affects how much sleep a person gets.

The 2-Process Model of Sleep Regulation

In 1982, Dr. Alexander Borbely published an article in the journal Human Neurobiology describing something he called the 2-process model of sleep regulation. This conceptual framework for sleep describes two processes that occur simultaneously to regulate sleep and wake states.

Process 1 is sleep pressure. Basically, sleep pressure mounts from the moment you wake up, to the time when you go to sleep. While you’re sleeping, pressure decreases. If you get a full night of sleep, you start the next day with low sleep pressure.

Process 2 is wake drive, which counteracts sleep pressure and is controlled by a 24-hour rhythm that repeats in a wave-pattern.

It’s important to understand this process because it helps reveal an important point about sleep in our modern world that I learned from sleep scientist Dan Pardi:

For millions of years, humans and our ancestors have evolved to sleep at night (when it is dark) and wake during the day (when it is light). However, in the modern world, we work inside all day, often in areas that are darker than the outside world. And then, at night, we look at bright screens and televisions. Low light during the day, more light at night: It’s the opposite of naturally occurring cycles and it seems quite likely that it could mess up your wake rhythm and circadian rhythm.

The result of this shift? Drowsiness and impaired function through the day. We’ll talk more in just a minute about how to sleep better, including actionable steps you can take to anchor your rhythm, but it pretty much comes down to this: Use common-sense light habits. Get outdoor light exposure during the day, and turn down the lights and turn off your screens after dark.

Метод after() — Погружение в сон для Tkinter

tkinter является частью стандартной библиотеки Python. В случае, если вы используете заранее установленную версию Python на Linux или Mac, он может быть вам недоступен. При получении ошибки стоит самостоятельно добавить его в систему. В том случае, если вы ранее установили Python сами, должен быть доступен.

Начнем с разбора примера, где используется . Запустите следующий код и посмотрите, что произойдет при неправильном добавлении вызова в Python:

Python

import tkinter
import time

class MyApp:
def __init__(self, parent):
self.root = parent
self.root.geometry(«400×400″)
self.frame = tkinter.Frame(parent)
self.frame.pack()
b = tkinter.Button(text=»click me», command=self.delayed)
b.pack()

def delayed(self):
time.sleep(3)

if __name__ == «__main__»:
root = tkinter.Tk()
app = MyApp(root)
root.mainloop()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 15 16 17 18 19

importtkinter importtime classMyApp def__init__(self,parent) self.root=parent self.root.geometry(«400×400») self.frame=tkinter.Frame(parent) self.frame.pack() b=tkinter.Button(text=»click me»,command=self.delayed) b.pack() defdelayed(self) if__name__==»__main__» root=tkinter.Tk() app=MyApp(root) root.mainloop()

После запуска кода нажмите кнопку в GUI. Кнопка не будет реагировать три секунды, ожидая завершения . Если в приложении есть другие кнопки, на них тоже нельзя будет нажать. Закрыть приложение во время сна нельзя, так как оно не будет откликаться на событие закрытия.

Для должного погружения в сон потребуется использовать :

Python

import tkinter

class MyApp:
def __init__(self, parent):
self.root = parent
self.root.geometry(«400×400»)
self.frame = tkinter.Frame(parent)
self.frame.pack()
self.root.after(3000, self.delayed)

def delayed(self):
print(‘Я задержался’)

if __name__ == «__main__»:
root = tkinter.Tk()
app = MyApp(root)
root.mainloop()

1 2 3 4 5 6 7 8 10 11 12 13 14 15 16 17

importtkinter classMyApp def__init__(self,parent) self.root=parent self.root.geometry(«400×400») self.frame=tkinter.Frame(parent) self.frame.pack() defdelayed(self) print(‘Я задержался’) if__name__==»__main__» root=tkinter.Tk() app=MyApp(root) root.mainloop()

Здесь создается приложение, высота которого 400 пикселей, и ширина также 400 пикселей. На нем нет виджетов. Оно только показывает фрейм. Затем вызывается , где является отсылкой к объекту . принимает два аргумента:

1. Количество миллисекунд для сна;
2. Метод который вызовется после завершения сна.

В данном случае приложение выведет строку в стандартный поток вывода (stdout) через 3 секунды. Можно рассматривать как Tkinter-версию того же , только он добавляет способность вызова функции после завершения сна.

Данную функциональность можно использовать для улучшения работы пользователя. Добавив в Python вызов , можно ускорить процесс загрузки приложения, после чего начать какой-то длительный процесс. В таком случае пользователю не придется ждать открытия приложения.

Важные заметки

Важно отметить, что при анализе временной сложности алгоритма с несколькими операциями нам необходимо описать алгоритм на основе наибольшей сложности среди всех операций. Например:

def my_function(data):    first_element = data    for value in data:        print(value)for x in data:        for y in data:            print(x, y

Даже если операции в «my_function» не имеют смысла, мы видим, что он имеет несколько временных сложностей: O (1) + O (n) + O (n²). Таким образом, при увеличении размера входных данных узким местом этого алгоритма будет операция, которая принимает O (n²). Исходя из этого, мы можем описать временную сложность этого алгоритма как O (n²).

Контроль доступа к ресурсам

Помимо синхронизации операций с потоками, также важно иметь возможность контролировать доступ к общим ресурсам, чтобы предотвратить повреждение данных. Встроенные в Python структуры данных (списки, словари и т

д.) являются поточно-ориентированными. Другие структуры данных, реализованные в Python, и более простые типы (целые числа и числа с плавающей запятой) имеют такой защиты. Для защиты от одновременного доступа к объекту используйте объект Lock

Встроенные в Python структуры данных (списки, словари и т. д.) являются поточно-ориентированными. Другие структуры данных, реализованные в Python, и более простые типы (целые числа и числа с плавающей запятой) имеют такой защиты. Для защиты от одновременного доступа к объекту используйте объект Lock.

import logging
import random
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )
                    
class Counter(object):
    def __init__(self, start=0):
        self.lock = threading.Lock()
        self.value = start
    def increment(self):
        logging.debug('Waiting for lock')
        self.lock.acquire()
        try:
            logging.debug('Acquired lock')
            self.value = self.value + 1
        finally:
            self.lock.release()

def worker(c):
    for i in range(2):
        pause = random.random()
        logging.debug('Sleeping %0.02f', pause)
        time.sleep(pause)
        c.increment()
    logging.debug('Done')

counter = Counter()
for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(counter,))
    t.start()

logging.debug('Waiting for worker threads')
main_thread = threading.currentThread()
for t in threading.enumerate():
    if t is not main_thread:
        t.join()
logging.debug('Counter: %d', counter.value)

В этом примере функция worker() увеличивает экземпляр Counter, который управляет Lock, чтобы два потока не могли одновременно изменить свое внутреннее состояние. Если Lock не использовался, можно пропустить изменение значения атрибута.

$ python threading_lock.py

(Thread-1  ) Sleeping 0.47
(Thread-2  ) Sleeping 0.65
(MainThread) Waiting for worker threads
(Thread-1  ) Waiting for lock
(Thread-1  ) Acquired lock
(Thread-1  ) Sleeping 0.90
(Thread-2  ) Waiting for lock
(Thread-2  ) Acquired lock
(Thread-2  ) Sleeping 0.11
(Thread-2  ) Waiting for lock
(Thread-2  ) Acquired lock
(Thread-2  ) Done
(Thread-1  ) Waiting for lock
(Thread-1  ) Acquired lock
(Thread-1  ) Done
(MainThread) Counter: 4

Чтобы выяснить, применил ли другой поток блокировку, не задерживая текущий поток, передайте значение False аргументу blocking функции acquire().

В следующем примере worker() пытается применить блокировку три раза и подсчитывает, сколько попыток нужно сделать. А lock_holder() выполняет циклическое переключение между снятием и запуском блокировки с короткими паузами в каждом состоянии, используемом для имитации загрузки.

import logging
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )
                    
def lock_holder(lock):
    logging.debug('Starting')
    while True:
        lock.acquire()
        try:
            logging.debug('Holding')
            time.sleep(0.5)
        finally:
            logging.debug('Not holding')
            lock.release()
        time.sleep(0.5)
    return
                    
def worker(lock):
    logging.debug('Starting')
    num_tries = 0
    num_acquires = 0
    while num_acquires < 3:
        time.sleep(0.5)
        logging.debug('Trying to acquire')
        have_it = lock.acquire(0)
        try:
            num_tries += 1
            if have_it:
                logging.debug('Iteration %d: Acquired',  num_tries)
                num_acquires += 1
            else:
                logging.debug('Iteration %d: Not acquired', num_tries)
        finally:
            if have_it:
                lock.release()
    logging.debug('Done after %d iterations', num_tries)


lock = threading.Lock()

holder = threading.Thread(target=lock_holder, args=(lock,), name='LockHolder')
holder.setDaemon(True)
holder.start()

worker = threading.Thread(target=worker, args=(lock,), name='Worker')
worker.start()

worker() требуется более трех итераций, чтобы применить блокировку три раза.

$ python threading_lock_noblock.py

(LockHolder) Starting
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Starting
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 1: Acquired
(Worker    ) Trying to acquire
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Iteration 2: Not acquired
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 3: Acquired
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 4: Not acquired
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 5: Acquired
(Worker    ) Done after 5 iterations

Natural Sleep Aids

Exercise. There are too many benefits to exercise to list them all here. When it comes to sleep, exercise will make it easier for your brain and body to power down at night. Furthermore, obesity can wreak havoc on your sleep patterns. The role of exercise only becomes more important with age. Fit middle-aged adults sleep significantly better than their overweight peers. One caveat: avoid exercising two to three hours before bedtime as the mental and physical stimulation can leave your nervous system feeling wired and make it difficult to calm down at night.

Temperature. Most people sleep best in a cool room. The ideal range is usually between 65 to 70 degrees Fahrenheit (18 to 21 degrees Celsius).

Sound. A quiet space is key for good sleep. If peace and quiet is hard to come by, try controlling the bedroom noise by creating “white noise” with a fan. Or, use ear plugs (here’s a good pair).

Alcohol. This one is a slippery slope. It is true that having a drink before bed — a “night cap” — often does help people fall asleep. However, while it makes it easier to fall asleep, it actually reduces the quality of your sleep and delays the REM cycle. So you fall asleep faster, but it’s possible that you’ll wake up without feeling rested. It’s probably best to improve your sleep through other methods before resorting to alcohol to do the job.

Время выполнения программы

Существует множество разных задач, для решения которых нужно найти время, потраченное на работу программы либо отдельных ее блоков. Чтобы найти данную величину, достаточно посчитать разницу в секундах между точкой старта определенной функции и местом, где она завершает свою работу. В следующем примере демонстрируется применение методов time() для получения текущего времени, чтобы в конечном итоге выявить, как долго работал блок кода. Метод sleep() здесь увеличивает время выполнения программы на 5 секунд.

import time
start = time.time()
time.sleep(5)
finish = time.time()
result = finish - start
print("Program time: " + str(result) + " seconds.")

Program time: 5.005090236663818 seconds.

Несмотря на простоту вышеописанного подхода, использовать его в серьезных целях, где требуется точный и независимый от ОС результат, не рекомендуется. Все дело в том, что числовое значение времени, получаемое таким образом, может иметь погрешности за счет внутренних особенностей работы компьютера, в среде которого выполняется программа. Например, системные часы могут быть подкорректированы вручную пользователем во время выполнения программы. Корректировка может произойти и автоматически, если настроена синхронизация системных часов по NTP.

Таким образом, может случиться такая ситуация, что функция вернет значение меньшее, чем при предыдущем вызове.

monotonic

По этой причине лучше всего использовать метод monotonic(), впервые появившийся в версии Python 3.3 на некоторых платформах, а начиная с выпуска 3.5 ставший доступным абсолютно везде. Его главной особенностью является точное представление измеряемого количества времени, вне зависимости от работы ОС и текущей платформы. Используемый таймер никогда не вернет при повторном вызове метода значение, которое будет меньше предыдущего. Это позволяет избежать многих ошибок, а также неожиданного поведения.

import time
start = time.monotonic()
time.sleep(15)
result = time.monotonic() - start
print("Program time: {:>.3f}".format(result) + " seconds.")

Program time: 15.012 seconds.

В примере программы, описанном выше, продемонстрирована работа функции monotonic(). Принцип ее применения такой же, как и в предыдущем примере, однако здесь результат обладает гарантированной точностью и независим от внешних условий. Для отображения времени в более комфортной форме используется небольшое форматирование результата.

Ограничение одновременного доступа к ресурсам

Как разрешить доступ к ресурсу нескольким worker одновременно, но при этом ограничить их количество. Например, пул соединений может поддерживать фиксированное число одновременных подключений, или сетевое приложение может поддерживать фиксированное количество одновременных загрузок. Semaphore является одним из способов управления соединениями.

import logging
import random
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s (%(threadName)-2s) %(message)s',
                    )

class ActivePool(object):
    def __init__(self):
        super(ActivePool, self).__init__()
        self.active = []
        self.lock = threading.Lock()
    def makeActive(self, name):
        with self.lock:
            self.active.append(name)
            logging.debug('Running: %s', self.active)
    def makeInactive(self, name):
        with self.lock:
            self.active.remove(name)
            logging.debug('Running: %s', self.active)

def worker(s, pool):
    logging.debug('Waiting to join the pool')
    with s:
        name = threading.currentThread().getName()
        pool.makeActive(name)
        time.sleep(0.1)
        pool.makeInactive(name)

pool = ActivePool()
s = threading.Semaphore(2)
for i in range(4):
    t = threading.Thread(target=worker, name=str(i), args=(s, pool))
    t.start()

В этом примере класс ActivePool является удобным способом отслеживания того, какие потоки могут запускаться в данный момент. Реальный пул ресурсов будет выделять соединение для нового потока и восстанавливать значение, когда поток завершен. В данном случае он используется для хранения имен активных потоков, чтобы показать, что только пять из них работают одновременно.

$ python threading_semaphore.py

2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,629 (1 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,629 (2 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,630 (3 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,630 (1 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,730 (0 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,731 (2 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,731 (1 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,732 (3 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,831 (2 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,833 (3 ) Running: []

Использование модуля времени

Теперь давайте посмотрим на встроенный модуль, который позволяет нам конвертировать секунды в наш предпочтительный формат в одной строке кода.

Модуль времени определяет эпоху как 1 января 1970 года, 00:00:00 (UTC) в системах Unix (зависит от системы). Эпоха – это, по сути, начало времени для компьютера. Думайте об этом как о floor 0. Всякий раз, когда мы конвертируем секунды с помощью модуля времени, эта эпоха используется как точка отсчета.

Чтобы вывести эпоху в вашей системе, используйте следующую строку кода:

time.gmtime(0)

Чтобы преобразовать секунды в предпочтительный формат, используйте следующую строку кода:

time.strftime("%H:%M:%S", time.gmtime(n))

Эта строка принимает время в секундах как «n», а затем позволяет отдельно выводить часы, минуты и секунды.

Полный код Python выглядит следующим образом:

import time
n=10000
time_format = time.strftime("%H:%M:%S", time.gmtime(n))
print("Time in preferred format :-",time_format)

Вывод :

Time in preferred format :- 02:46:40

Модуль времени также дает вам возможность отображать дополнительную информацию, такую как день, месяц и год.

% а	Отображать сокращенное название дня недели.
% А	Отображать полное название дня недели.
% b	Отображать сокращенное название месяца.
% B	Отображать полное название месяца.
% c	Отобразить соответствующее представление даты и времени.
% d	Отображать день месяца как десятичное число .

Попробуем использовать% a и % b.

import time
n=100000000000
time_format = time.strftime("Day: %a, Time: %H:%M:%S, Month: %b", time.gmtime(n))
print("Time in preferred format :-",time_format)

Вывод :

Time in preferred format :- Day: Wed, Time: 09:46:40, Month: Nov

Ok, But Can You Catch Up on Sleep?

Extra sleep can remedy some of the negative effects of several bad nights of sleep. New research found that catching up on sleep on the weekends brought daytime sleepiness and inflammation levels back to baseline; however, cognitive performance did NOT rebound.

What exactly does that mean? If you’re not getting enough sleep during the week, you cannot depend on catch-up sleep on the weekends to restore your focus and attention. The only way to keep levels of those performance measures high is to make sure you’re getting adequate sleep every night.

Now does this mean you shouldn’t even try to catch up on sleep? No. If you’re already sleep deprived, you should definitely try to get some extra sleep. But the best thing to do, both for immediate performance and for the long-term, is to prioritize sleep every night—not just on the weekends.

Создайте временную метку

Вот еще один пример рассмотреть.

В приведенном ниже коде я создаю пять меток времени. Я использую Чтобы добавить задержку приблизительно одну секунду между каждым временем.

import time
 
for i in range(5):
   current_time = time.localtime()
   timestamp = time.strftime("%I:%m:%S", current_time)
   time.sleep(1)
   print(timestamp)

Здесь я импортирую весь модуль времени, чтобы я мог получить доступ к нескольким функциям из него, включая сон ().

import time

Затем я создаю цикл для цикла, который повторяется пять раз.

for i in range(5):
...

На каждой итерации я получаю текущее время.

current_time = time.localtime()

Я получаю Timestamp, используя другую функцию в модуле времени, Отказ

timestamp = time.strftime("%I:%m:%S", current_time)

Функция Sleep () находится рядом, что приведет к задержке каждой итерации цикла.

time.sleep(1)

Когда я запускаю программу, я жду около секунды до первого временного отпечатка времени. Затем я жду около секунды для следующего временного камня для печати, и так далее, пока петля не завершится.

Вывод выглядит так:

04:08:37
04:08:38
04:08:39
04:08:40
04:08:41

Сон () и пользовательский опыт

Другой способ использовать состоит в том, чтобы улучшить опыт пользователя, создавая некоторую неизвестность.

from time import sleep
 
story_intro = 
for word in story_intro:
   print(word)
   sleep(1)

Здесь я повторяю список слов в Отказ Чтобы добавить Wisswe, я использую функцию Sleep () для задержки примерно через секунду после печатания каждого слова.

time.sleep(1)

Хотя скорость исполнения часто находится на переднем крае наших умов, иногда стоит замедлять и добавлять паузу в нашем коде. Когда возникают те случаи, вы знаете, что добраться до и как это работает.

Я пишу о том, чтобы учиться программировать, и лучшие способы идти об этом на amymhaddad.com . Я чирикаю о программировании, обучении и производительности: @amymhaddad. .

Сигналы между потоками

Бывают случаи, когда нужно синхронизировать операции в двух или более потоках. Простой способ реализации – использование объектов Event.

Event управляет внутренним флагом, который вызывающий объект может либо устанавливать (set()) либо сбрасывать (clear()). Другие потоки могут ждать (wait()), пока флаг не будет установлен (set()),блокируя процесс, пока не будет разрешено продолжить выполнение.

import logging
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )
                    
def wait_for_event(e):
    """Wait for the event to be set before doing anything"""
    logging.debug('wait_for_event starting')
    event_is_set = e.wait()
    logging.debug('event set: %s', event_is_set)

def wait_for_event_timeout(e, t):
    """Wait t seconds and then timeout"""
    while not e.isSet():
        logging.debug('wait_for_event_timeout starting')
        event_is_set = e.wait(t)
        logging.debug('event set: %s', event_is_set)
        if event_is_set:
            logging.debug('processing event')
        else:
            logging.debug('doing other work')


e = threading.Event()
t1 = threading.Thread(name='block', 
                      target=wait_for_event,
                      args=(e,))
t1.start()

t2 = threading.Thread(name='non-block', 
                      target=wait_for_event_timeout, 
                      args=(e, 2))
t2.start()

logging.debug('Waiting before calling Event.set()')
time.sleep(3)
e.set()
logging.debug('Event is set')

Метод wait() принимает время задержки. Он возвращает логическое значение, указывающее, установлено событие или нет. Поэтому вызывающий объект знает, почему был возвращен wait(). Метод isSet() можно использовать для события отдельно, не опасаясь блокировки.

В этом примере wait_for_event_timeout() проверяет состояние события без бесконечной блокировки. wait_for_event() блокирует вызов wait(), который не возобновляет свою работу до изменения статуса события.

$ python threading_event.py

(block     ) wait_for_event starting
(non-block ) wait_for_event_timeout starting
(MainThread) Waiting before calling Event.set()
(non-block ) event set: False
(non-block ) doing other work
(non-block ) wait_for_event_timeout starting
(MainThread) Event is set
(block     ) event set: True
(non-block ) event set: True
(non-block ) processing event

Python sleep(): Как выполнить код с задержкой?

Python sleep(): Как выполнить код с задержкой?

Знакома ли вам ситуация, когда программа Python должна выполняться не сразу? В большинстве случаев требуется, чтобы код запускался как можно скорее. Однако порой перед работой оптимальнее будет дать программе немного поспать.

В Python есть возможность вызвать функцию  для симуляции задержки в выполнении программы. Быть может, вам нужно дождаться загрузки, скачивания или появления графического объекта на экране. Также может потребоваться сделать паузу между вызовами к веб API или запросами к базе данных. В таких случаях поможет добавление вызова функции  в программу.

Главные аспекты данного руководства по вызову  в Python:

• ;
• Декораторы;
• Потоки;
• Async IO;
• Графический пользовательский интерфейс GUI.

Данная статья предназначена для разработчиков Python среднего уровня, что стремятся повысить свою квалификацию. Если это похоже на вас, приступим!

Факториал — O (n!)

Говорят, что алгоритм имеет факторную сложность времени, когда он растет факториальным образом в зависимости от размера входных данных, например:

2! = 2 x 1 = 23! = 3 x 2 x 1 = 64! = 4 x 3 x 2 x 1 = 245! = 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 1206! = 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 7207! = 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 5.0408! = 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 40.320

Как вы можете видеть, он очень быстро растет даже при небольшом входном размере.

Отличным примером алгоритма, который имеет сложность факторного времени, является алгоритм Heap, который используется для генерации всех возможных перестановокNобъекты.

Согласно сВикипедия:

Давайте посмотрим на пример:

def heap_permutation(data, n):    if n == 1:        print(data)        returnfor i in range(n):        heap_permutation(data, n - 1)        if n % 2 == 0:            data, data = data, data        else:            data, data = data, datadata = heap_permutation(data, len(data))

Результатом будет:

Обратите внимание, что он будет расти факториальным образом, в зависимости от размера входных данных, поэтому мы можем сказать, что алгоритм имеет факторную сложность времени O (n!). Еще один замечательный примерЗадача коммивояжера,. Еще один замечательный примерЗадача коммивояжера,

Еще один замечательный примерЗадача коммивояжера,

Измерение производительности кода.

Описание:

Класс модуля предназначен для измерения скорости выполнения небольших фрагментов кода.

Конструктор класса принимает аргумент заявления , которое будет измерено и дополнительный аргумент , используемый для настройки выполнения заявления , а так же функцию таймера . Оба оператора по умолчанию имеют значение .

Функция таймера зависит от платформы, дополнительно смотрите документацию к вашей OS и модуль .

Аргументы и также могут содержать несколько операторов, разделенных или переводы строк, если они не содержат многострочных строковых литералов.

Выражение, переданное в по умолчанию будет выполняться в пространстве имен . Этим поведением можно управлять, передавая пространство имен в аргумент .

Чтобы измерить время выполнения выражения , используйте метод . Методы и являются вспомогательными методами для вызова несколько раз.

Время выполнения кода настройки исключается из общего времени запуска.

Параметры и также могут принимать объекты, которые можно вызывать без аргументов. Это встроит вызовы в них в функцию таймера, которая затем будет выполнена методом

Обратите внимание, что временные издержки в этом случае немного больше из-за дополнительных вызовов функций

Методы объекта .

• ,
• ,
• ,
• ,

Метод возвращает время выполнения основного выражения . Метод выполняет выражение настройки один раз, а затем возвращает время, необходимое для выполнения основного выражения количество раз, измеренное в секундах как число с плавающей запятой. Аргумент — это число раз в цикле, по умолчанию равное одному миллиону. Основное выражение , выражение настройки и функция таймера передаются в конструктор класса .

Примечание. По умолчанию метод во время выполнения временно отключает сборку мусора. Преимущество этого подхода в том, что он делает независимые тайминги более сопоставимыми. Недостатком является то, что может быть важным компонентом производительности измеряемой функции. Если это так, то может быть повторно включен в качестве первого оператора в строке установки.

>>> import timeit
>>> timeit.Timer('for i in range(10): oct(i)', 'gc.enable()').timeit()
# 0.7002408580010524

Метод автоматически определяет, сколько раз нужно вызвать .

Это удобная функция, которая вызывает несколько раз, так что общее время >= 0.2 секунд и возвращая возможное количество циклов, время, затраченное на это количество циклов. Вызывает с возрастающими числами из последовательности 1, 2, 5, 10, 20, 50,… до тех пор, пока время не станет не менее 0,2 секунды.

Если обратный вызов задан и не равен , то он будет вызываться после каждого испытания с двумя аргументами:

callback(number, time_taken)

Метод вызывает несколько раз.

Это удобная функция, которая вызывает метод несколько раз, возвращая список результатов. Первый аргумент указывает, сколько раз вызывать метод . Второй аргумент указывает число циклов выполнения проверяемого кода.

Примечание. Это не очень полезно. В типичном случае самое низкое значение дает нижнюю границу для того, насколько быстро ваша машина может выполнить данный фрагмент кода. Более высокие значения в векторе результатов, как правило, вызваны не изменчивостью скорости Python, а другими процессами, влияющими на точность синхронизации. Таким образом, результата, вероятно, является единственным числом, которое вас должно заинтересовать. После этого вы должны смотреть на весь вектор и применять здравый смысл, а не статистику.

Метод помощник для печати трассировки из временного кода.

Типичное использование:

t = Timer(...)
try
    # или t.repeat(...)
    t.timeit(...)
except Exception
    t.print_exc()

Преимущество по сравнению со стандартным отслеживанием заключается в том, что будут отображаться исходные строки в скомпилированном шаблоне. Необязательный аргумент указывает, куда отправляется трассировка. По умолчанию это .

Отличия и особенности

JavaScript пре­кра­сен тем, что его мож­но запу­стить в кон­со­ли любо­го совре­мен­но­го бра­у­зе­ра. Это для него род­ная сре­да, и JS лег­ко рабо­та­ет со стра­ни­ца­ми, объ­ек­та­ми на ней, вклад­ка­ми бра­у­зе­ра и всем, что с ним связано.

Python — более уни­вер­саль­ный язык, кото­рый рабо­та­ет не толь­ко с бра­у­зе­ра­ми, поэто­му для него нужен отдель­ный интер­пре­та­тор. Интер­пре­та­тор — это про­грам­ма, кото­рая берёт исход­ный код и выпол­ня­ет коман­ду за коман­дой. Вы може­те напи­сать отлич­ный код, но что­бы его испол­нить, вам все­гда нужен будет интерпретатор.

Есть два спо­со­ба запу­стить Python-код:

1. Поста­вить Python себе на ком­пью­тер — этот спо­соб хорош, если вы реши­ли осно­ва­тель­но изу­чить язык или про­сто люби­те, когда всё быст­ро и под кон­тро­лем. Ска­чать Python мож­но с офи­ци­аль­но­го сай­та — есть вер­сии для всех основ­ных опе­ра­ци­он­ных систем. Из мину­сов — нуж­но раз­би­рать­ся в пара­мет­рах уста­нов­ки и настрой­ки и уметь рабо­тать с команд­ной строкой. Плю­сы — пол­ный кон­троль и быстродействие.

2. Исполь­зо­вать онлайн-сервисы, напри­мер, этот: onlinegdb.com/online_python_compiler. Рабо­та­ет точ­но так же — пише­те код, нажи­ма­е­те кноп­ку Run и смот­ри­те на результат.

Мину­сы: так как это онлайн-сервис, им поль­зу­ет­ся одно­вре­мен­но мно­го чело­век, поэто­му быст­ро­дей­ствия от него ждать не сто­ит. С под­клю­че­ни­ем внеш­них моду­лей тоже могут воз­ник­нуть про­бле­мы, но с этим мож­но разо­брать­ся, если потра­тить немно­го времени.

Плюс: не нуж­но ниче­го настра­и­вать и уста­нав­ли­вать, всё рабо­та­ет сра­зу из бра­у­зе­ра. Есть под­свет­ка син­так­си­са, сооб­ще­ния об ошиб­ках и воз­мож­ность сохра­не­ния кода.

Сей­час мы напи­шем тай­мер с огляд­кой на онлай­но­вый сер­вис. А отдель­но ещё рас­ска­жем об установке.

The Theory of Cumulative Stress

Imagine that your health and energy are a bucket of water. In your day-to-day life, there are things that fill your bucket up. Sleep is one of the main inputs. These are also things like nutrition, meditation, stretching, laughter, and other forms of recovery.

There are also forces that drain the water from your bucket. These are outputs like lifting weights or running, stress from work or school, relationship problems, or other forms of stress and anxiety.

The forces that drain your bucket aren’t all negative, of course. To live a productive life, it can be important to have some of those things flowing out of your bucket. Working hard in the gym, at school, or at the office allows you to produce something of value. But even positive outputs are still outputs and they drain your energy accordingly.

These outputs are cumulative. Even a little leak can result in significant water loss over time.

Clock ID Constants¶

These constants are used as parameters for and
.

Identical to , except it also includes any time that
the system is suspended.

This allows applications to get a suspend-aware monotonic clock without
having to deal with the complications of , which may
have discontinuities if the time is changed using or
similar.

: Linux 2.6.39 or later.

New in version 3.7.

The Solaris OS has a timer that attempts to use an optimal
hardware source, and may give close to nanosecond resolution.
is the nonadjustable, high-resolution clock.

: Solaris.

New in version 3.3.

Clock that cannot be set and represents monotonic time since some unspecified
starting point.

: Unix.

New in version 3.3.

Similar to , but provides access to a raw
hardware-based time that is not subject to NTP adjustments.

: Linux 2.6.28 and newer, macOS 10.12 and newer.

New in version 3.3.

High-resolution per-process timer from the CPU.

: Unix.

New in version 3.3.

High-resolution per-process timer from the CPU.

: FreeBSD, NetBSD 7 or later, OpenBSD.

New in version 3.7.

The system must have a current leap second table in order for this to give
the correct answer. PTP or NTP software can maintain a leap second table.

: Linux.

New in version 3.9.

Thread-specific CPU-time clock.

: Unix.

New in version 3.3.

Time whose absolute value is the time the system has been running and not
suspended, providing accurate uptime measurement, both absolute and
interval.

: FreeBSD, OpenBSD 5.5 or later.

New in version 3.7.

Clock that increments monotonically, tracking the time since an arbitrary
point, unaffected by frequency or time adjustments and not incremented while
the system is asleep.

: macOS 10.12 and newer.

New in version 3.8.

The following constant is the only parameter that can be sent to
.