在写python代码时，有关time.sleep产生的疑问。_百度知道
在写python代码时，有关time.sleep产生的疑问。
import timeprint &a&time.sleep(1)这样的三句代码中，time.sleep(1)是指执行完print &a&后，再休眠1ms，还是指print &a&这句指令只能在1ms内执行完，当执行print &a&这句指令所需的时间大过1ms时，可能会影响它的执行？
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可以通过调用time.sleep来挂起当前的进程。time.sleep接收一个浮点型参数，表示进程挂起的时间。当程序执行到
time.sleep(x) 时 ， 程序将在这时挂起，等待x秒后继续执行
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出门在外也不愁Python模块学习：time 日期时间处理 - Python - 伯乐在线
& Python模块学习：time 日期时间处理
在应用程序的开发过程中，难免要跟日期、时间处理打交道。如：记录一个复杂算法的执行时间；网络通信中数据包的延迟等等。Python中提供了time, datetime calendar等模块来处理时间日期，今天对time模块中最常用的几个函数作一个介绍。
time.time()函数返回从日以来的秒数，这是一个浮点数。
time.sleep
可以通过调用time.sleep来挂起当前的进程。time.sleep接收一个浮点型参数，表示进程挂起的时间。
time.clock
在windows操作系统上，time.clock() 返回第一次调用该方法到现在的秒数，其精确度高于1微秒。可以使用该函数来记录程序执行的时间。下面是一个简单的例子：
import time
print time.clock() #1
time.sleep(2)
print time.clock() #2
time.sleep(3)
print time.clock() #3
#---- result
123456789101112
import time&print time.clock() #1time.sleep(2)print time.clock() #2time.sleep(3)print time.clock() #3&#---- result#3.e-06#1.#4.
time.gmtime
该函数原型为：time.gmtime([sec])，可选的参数sec表示从以来的秒数。其默认值为time.time()，函数返回time.struct_time类型的对象。（struct_time是在time模块中定义的表示时间的对象），下面是一个简单的例子：
import time
print time.gmtime()
#获取当前时间的struct_time对象
print time.gmtime(time.time() - 24 * 60 * 60)
#获取昨天这个时间的struct_time对象
#---- result
#time.struct_time(tm_year=2009, tm_mon=6, tm_mday=23, tm_hour=15, tm_min=16, tm_sec=3, tm_wday=1, tm_yday=174, tm_isdst=0)
#time.struct_time(tm_year=2009, tm_mon=6, tm_mday=22, tm_hour=15, tm_min=16, tm_sec=3, tm_wday=0, tm_yday=173, tm_isdst=0)
import time&print time.gmtime()&&#获取当前时间的struct_time对象print time.gmtime(time.time() - 24 * 60 * 60)&&#获取昨天这个时间的struct_time对象&#---- result#time.struct_time(tm_year=2009, tm_mon=6, tm_mday=23, tm_hour=15, tm_min=16, tm_sec=3, tm_wday=1, tm_yday=174, tm_isdst=0)#time.struct_time(tm_year=2009, tm_mon=6, tm_mday=22, tm_hour=15, tm_min=16, tm_sec=3, tm_wday=0, tm_yday=173, tm_isdst=0)
time.localtime
time.localtime与time.gmtime非常类似，也返回一个struct_time对象，可以把它看作是gmtime()的本地化版本。
time.mktime
time.mktime执行与gmtime(), localtime()相反的操作，它接收struct_time对象作为参数，返回用秒数来表示时间的浮点数。例如:
import time
#下面两个函数返回相同（或相近）的结果
print time.mktime(time.localtime())
print time.time()
<div class="crayon-num" data-line="crayon-561d3a<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-561d3a<div class="crayon-num" data-line="crayon-561d3a<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-561d3a<div class="crayon-num" data-line="crayon-561d3a
import time&#下面两个函数返回相同（或相近）的结果print time.mktime(time.localtime())print time.time()
time.strftime
time.strftime将日期转换为字符串表示，它的函数原型为：time.strftime(format[, t])。参数format是格式字符串（格式字符串的知识可以参考：），可选的参数t是一个struct_time对象。下面的例子将struct_time对象转换为字符串表示：
import time
print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.gmtime())
print time.strftime('Weekday: %w; Day of the yesr: %j')
#---- result
# 15:30:53
#Weekday: 2; Day of the yesr: 174
import time&print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.gmtime())print time.strftime('Weekday: %w; Day of the yesr: %j')&#---- result# 15:30:53#Weekday: 2; Day of the yesr: 174
time.strptime
按指定格式解析一个表示时间的字符串，返回struct_time对象。该函数原型为：time.strptime(string, format)，两个参数都是字符串，下面是一个简单的例子，演示将一个字符串解析为一个struct_time对象：
import time
print time.strptime(' 15:30:53', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
#---- result
#time.struct_time(tm_year=2009, tm_mon=6, tm_mday=23, tm_hour=15, tm_min=30, tm_sec=53, tm_wday=1, tm_yday=174, tm_isdst=-1)
<div class="crayon-num" data-line="crayon-561d3a<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-561d3a<div class="crayon-num" data-line="crayon-561d3a<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-561d3a<div class="crayon-num" data-line="crayon-561d3a<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-561d3a
import time&print time.strptime(' 15:30:53', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')&#---- result#time.struct_time(tm_year=2009, tm_mon=6, tm_mday=23, tm_hour=15, tm_min=30, tm_sec=53, tm_wday=1, tm_yday=174, tm_isdst=-1)
以上介绍的方法是time模块中最常用的几个方法，在Python手册中还介绍了其他的方法和属性，如：time.timezone, time.tzname &#8230;感兴趣的朋友可以参考Python手册
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最近参与公司一个项目，计划对在线平台的大规模查询做到快速响应，预估数据总量大概在2-3亿条，数据库并发量大概每秒1500，一年后并发大概3000每秒，经过在Redis和mongodb之间艰难的选择之后，决定使用mongodb，主要看中其平行扩展能力和GridFS上的Map/Reduce。预估项目完成上线后，高峰时段每秒并发查询在之间。其实我个人是比较喜欢Redis的，其并发查询能力和超越memcached的速度都很令人心动，不过其持久化和集群扩展性不太适合业务需要，所以最后还是选择了mongodb。下面是对mongodb测试的代码和结果。虽然公司用的一水的CentOS，但是由于我是FreeBSD的支持者，所以在FreeBSD和CentOS上都测试了一下结果。写库程序是网上抄来的，查询程序是自己写的。写库程序#!/usr/bin/env pythonfrom pymongo import Connectionimport time,datetimeconnection = Connection('127.0.0.1', 27017)db = connection['hawaii']#时间记录器def func_time(func):&&&&&&&&def _wrapper(*args,**kwargs):&&&&&&&&&&&&&&&&start = time.time()&&&&&&&&&&&&&&&&func(*args,**kwargs)&&&&&&&&&&&&&&&&print func.__name__,'run:',time.time()-start&&&&&&&&return _wrapper@func_timedef insert(num):&&&&&&&&posts = db.userinfo&&&&&&&&for x in range(num):&&&&&&&&&&&&&&&&post = {"_id" : str(x),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&"author": str(x)+"Mike",&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&"text": "My first blog post!",&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&"tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&"date": datetime.datetime.utcnow()}&&&&&&&&&&&&&&&&posts.insert(post)if __name__ == "__main__": #设定循环500万次& & & & & &num = 5000000& & & & & &insert(num)查询程序#!/usr/bin/env pythonfrom pymongo import Connectionimport time,datetimeimport randomconnection = Connection('127.0.0.1', 27017)db = connection['hawaii']def func_time(func):&&&&&&&&&&&&&&&&def _wrapper(*args,**kwargs):&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&start = time.time()&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&func(*args,**kwargs)&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&print func.__name__,'run:',time.time()-start&&&&&&&&&&&&&&&&return _wrapper#@func_timedef randy():&&&&&&&&&&&&&&&&rand = random.randint(1,5000000)&&&&&&&&&&&&&&&&return rand@func_timedef mread(num):&&&&&&&&&&&&&&&&find = db.userinfo&&&&&&&&&&&&&&&&for i in range(num):&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&rand = randy()
#随机数查询&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&find.find({"author": str(rand)+"Mike"})if __name__ == "__main__":
#设定循环100万次&&&&&&&&&&&&&&&&num = 1000000& & & & & & & & mread(num)删除程序#!/usr/bin/env pythonfrom pymongo import Connectionimport time,datetimeconnection = Connection('127.0.0.1', 27017)db = connection['hawaii']def func_time(func):&&&&&&&&def _wrapper(*args,**kwargs):&&&&&&&&&&&&&&&&start = time.time()&&&&&&&&&&&&&&&&func(*args,**kwargs)&&&&&&&&&&&&&&&&print func.__name__,'run:',time.time()-start&&&&&&&&return _wrapper@func_timedef remove():&&&&&&&&posts = db.userinfo&&&&&&&&print 'count before remove:',posts.count();&&&&&&&&posts.remove({});&&&&&&&&print 'count after remove:',posts.count();if __name__ == "__main__":&&&&&&&&remove()结果集
插入500万随机数查询100万删除500万CPU占用
CentOS394s28s224s25-30%
FreeBSD431s18s278s20-22%
CentOS插入和删除胜出；FreeBSD发挥了UFS2的优势，读取胜出。由于是作为查询服务器使用，所以读取速度快是个优势，不过我不是领导，我说了不算，最终还是得CentOS。在测试中，一直使用mongostat监控，从并发数量上，两个系统差不多。还测试了插入并发查询，不过结果差不多，大概并发的相加和都是每秒。性能还是很不错的。不过确实大数据量下插入性能下降比较严重，CentOS测试了5000万数据插入，耗时接近2小时。大概是6300多秒。比起500万数据插入速度，差不多慢了50%。不过查询速度还算差不多。测试结果供需要者做个参考。不过，这个测试不是太公平。FreeBSD配置要差一点。CentOS 16G内存，Xeon5606 两颗8核。Dell品牌机。FreeBSD 8G内存，Xeon5506 一颗4核。攒的没牌子1U。如果相同环境下，我觉得还是FreeBSD性能会比较好一点。本文出自 “” 博客，转载请与作者联系！
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python如何监控程序日志变化
发布时间：编辑：
一段python代码，动态监控程序日志文件变化，当日志文件不断的追加新的日志内容，动态监控指监控日志新追加的日志内容，一起学习下。
在python编程中，不用pyinotify模块，而是用subprocess、os模块等监控的变化。
日志文件一般是按天产生，则通过在程序中判断文件的产生日期与当前时间，更换监控的日志文件。
监控test1.log 10秒，转向监控test2.log。
程序监控使用tail -f来动态监控新追加的日志。
复制代码 代码示例:
#!/usr/bin/
# encoding=utf-8
# Filename: monitorLog.py
import signal
import subprocess
import time
logFile1 = &test1.log&
logFile2 = 'test2.log'
#日志文件一般是按天产生，则通过在程序中判断文件的产生日期与当前时间，更换监控的日志文件
#程序只是简单的示例一下，监控test1.log 10秒，转向监控test2.log
def monitorLog(logFile):
print '监控的日志文件 是%s' % logFile
# 程序运行10秒，监控另一个日志
stoptime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time() + 10))
popen = subprocess.Popen('tail -f ' + logFile, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, =True)
pid = popen.pid
print('Popen.pid:' + str(pid))
while True:
line = popen.stdout.readline().strip()
# 判断内容是否为空
print(line)
# 当前时间
thistime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
if thistime &= stoptime:
# 终止子进程
popen.kill()
print '杀死subprocess'
time.sleep(2)
monitorLog(logFile2)
if __name__ == '__main__':
monitorLog(logFile1)
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自己写的这段代码，用于产生K个不相等的1到n的随机数。觉得还是有点复杂，大家有更简洁些的吗？ PS：只允许使用python语言。
import random
def randDiff( k,n ):
'产生k个不相等的从1到n的随机数'
y1 = [random.randrange(1,n+1) for i in range(n)]
y2.extend(y1)
for j in range(k):
temp1 = y1[j]
temp2 = y2.index(temp1)
p.append(temp2 + 1)
y2[temp2] = -1
共有3个答案
怎么不能修改了?给个带测试的
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: cp936 -*-
import random
from mytictoc import tic, toc
def randDiff( k,n ):
'产生k个不相等的从1到n的随机数'
y1 = [random.randrange(1,n+1) for i in range(n)]
y2.extend(y1)
for j in range(k):
temp1 = y1[j]
temp2 = y2.index(temp1)
p.append(temp2 + 1)
y2[temp2] = -1
def randDif(k,n):
'新函数,生成k个1到n之间不相等的随机数'
a = range(1,n+1)
random.shuffle(a)
return a[:k]
if __name__=='__main__':
for i in xrange(10):
print i,'====================='
print &Old function: &, randDiff(3,10)
print &New function: &, randDif(3,10)
toc()测试结果:
0 =====================
Old function:
[1, 7, 10]
Elapsed time: 0. seconds
New function:
Elapsed time: 0. seconds
1 =====================
Old function:
Elapsed time: 0. seconds
New function:
Elapsed time: 0. seconds
2 =====================
Old function:
[7, 10, 1]
Elapsed time: 0. seconds
New function:
Elapsed time: 0. seconds
3 =====================
Old function:
Elapsed time: 0. seconds
New function:
Elapsed time: 0. seconds
4 =====================
Old function:
Elapsed time: 0. seconds
New function:
Elapsed time: 0. seconds
5 =====================
Old function:
[2, 10, 1]
Elapsed time: 0. seconds
New function:
Elapsed time: 0. seconds
6 =====================
Old function:
Elapsed time: 0. seconds
New function:
Elapsed time: 0. seconds
7 =====================
Old function:
[6, 10, 3]
Elapsed time: 0. seconds
New function:
Elapsed time: 0. seconds
8 =====================
Old function:
Elapsed time: 0. seconds
New function:
[5, 1, 10]
Elapsed time: 0. seconds
9 =====================
Old function:
Elapsed time: 0. seconds
New function:
Elapsed time: 0. seconds
--- 共有 4 条评论 ---
: 不好意思，是我测试方法写错了...
(2年前)&nbsp&
: 不对啊，我的测试结果显示，两种方法差不多，而且时间大概是你的五十倍
(2年前)&nbsp&
: 那是我自己写的计时函数,用matlab用习惯了
(4年前)&nbsp&
谢谢指教，学习了~请问mytictoc这个模块是需要下载安装的吗，我用的python2.7里面没有。在哪里下载呢？
(4年前)&nbsp&
==&n肯定大于等于k
直接生成后shuffle输出前k个就可以了
import random
def randDif(k,n):
a = range(1,n+1)
random.shuffle(a)
return a[:k]
--- 共有 1 条评论 ---
一看到问题 大脑中就是这种想法 不错不错
(4年前)&nbsp&
你这个是产生k个不相等的从1到k的随机数吧
这个应该可以：
def randDiff(k,n,remain_arr = None):
if k == 0:
if remain_arr == None:
remain_arr = remain_arr and range(n)
v = [(random.choice(remain_arr) + 1)]
remain_arr.remove(v[0] - 1)
v.extend(randDiff(k-1,n,remain_arr))
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