8月總票房已突破10億！《封神》第一：口碑已經成了
8月5日消息，據燈塔專業版數據，截至8月5日9時35分，8月總票房（含預售）已突破10億。其中，《封神》以大比分的優勢領先。根據官方消息，目前該片總票房已經超過14.
在編寫 Python 腳本時，了解腳本的執行時間通常是很有用的，特別是在優化代碼或評估性能時。Python 提供了多種方法來測量腳本的執行時間，從內置模塊到第三方庫，可以選擇適合你需求的方式。
本文將介紹計算 Python 腳本執行時間的多種方法，包括使用 time 模塊、timeit 模塊、cProfile 模塊和 line_profiler 庫。
Python 的 time 模塊提供了多個函數，用于測量代碼執行所需的時間。以下是兩個主要的函數：
time.time() 函數返回自 1970 年 1 月 1 日午夜以來的秒數，也稱為 Unix 時間戳。可以在執行代碼前和執行代碼后調用此函數，然后計算二者之間的差值來獲取代碼執行的時間。
import timestart_time = time.time()# 執行你的代碼end_time = time.time()execution_time = end_time - start_timeprint(f"代碼執行時間：{execution_time} 秒")time.perf_counter() 函數返回一個高精度的性能計數器，通常用于測量較小代碼塊的執行時間。
import timestart_time = time.perf_counter()# 執行你的代碼end_time = time.perf_counter()execution_time = end_time - start_timeprint(f"代碼執行時間：{execution_time} 秒")timeit 模塊專門設計用于測量代碼片段的執行時間。它提供了一個 Timer 類，可以輕松地執行代碼多次，并計算平均執行時間。
import timeitcode_to_measure = """# 在這里放置你要測量的代碼"""timer = timeit.Timer(stmt=code_to_measure)execution_time = timer.timeit(number=1000) # 執行代碼1000次print(f"代碼執行平均時間：{execution_time / 1000} 秒")Python 的 cProfile 模塊用于執行代碼的性能分析。它會生成一個分析報告，顯示函數調用次數、執行時間和內存占用等信息。
import cProfiledef your_function(): # 在這里放置你要測量的代碼if __name__ == '__main__': cProfile.run('your_function()')執行上述代碼后，cProfile 會生成詳細的性能分析報告，幫助了解代碼中哪些部分占用了最多的時間。
line_profiler 是一個第三方庫，用于逐行分析 Python 代碼的執行時間。首先，需要安裝該庫：
pip install line_profiler然后，可以使用 @profile 裝飾器標記你想分析的函數，并使用 kernprof 命令運行腳本。
from line_profiler import LineProfilerlp = LineProfiler()@lp.profiledef your_function(): # 在這里放置你要測量的代碼if __name__ == '__main__': your_function() lp.print_stats()執行后，line_profiler 將顯示每行代碼的執行時間，找出代碼中的瓶頸。
測量 Python 腳本的執行時間對于代碼優化和性能評估非常重要。本文介紹了多種方法來實現這一目標，包括使用內置的 time 模塊，timeit 模塊進行多次測量，cProfile 模塊進行性能分析，以及 line_profiler 庫進行逐行分析。選擇適合你需求的方法，幫助你更好地理解和優化你的 Python 代碼。
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