время — Еженедельный таймер на Python

Вопрос задан

Изменён 8 месяцев назад

Просмотрен 138 раз

Мне нужно написать программу, которая будет считать количество времени до определенного дня, я уже написала скрипт, который это делает, но суть в том, что мне нужно сделать отсчет времени до определенного дня недели, а не даты. Например: «До понедельника осталось 3 дня 2 часа 10 минут 24 секунд». Подскажите пожалуйста метод или библиотеку, которая помогла бы мне помочь в этом.

  • python
  • время
  • timer

2

Библиотеку вы уже нашли. Надо было почитать её описание (найти поиском, например, вот, что нашел я: https://all-python.

ru/osnovy/modul-datetime.html), а дальше продумать в голове алгоритм, возможно, посчитав на бумажке в конкретных примерах. Затем перенести в код. Пример получившегося кода — ниже.

import datetime
target_day = int(input ("введите номер дня недели, начиная с понедельника (ПН - 1, ВС - 7): "))
now = datetime.datetime.now()      # текущие дата и время
day_today = datetime.datetime.isoweekday(now)  # текущий день - его номер
# Сколько ждать осталось
days_to_wait = (target_day - day_today + 6) % 7
hours_to_wait= 24 - now.hour - 1
munutes_to_wait = 60 - now.minute - 1
seconds_to_wait = 60 - now.second - 1
print ("Осталось дней:", days_to_wait, "часов:", hours_to_wait, "минут:", munutes_to_wait, "секунд:", seconds_to_wait)

1

Зарегистрируйтесь или войдите

Регистрация через Google

Регистрация через Facebook

Регистрация через почту

Отправить без регистрации

Почта

Необходима, но никому не показывается

Отправить без регистрации

Почта

Необходима, но никому не показывается

Нажимая на кнопку «Отправить ответ», вы соглашаетесь с нашими пользовательским соглашением, политикой конфиденциальности и политикой о куки

Класс Timer() модуля threading в Python.

Синтаксис:
import threading
timer = threading.Timer(interval, function, 
                           args=None, kwargs=None)
Параметры:
  • interval — интервал запуска вызываемого объекта (функции),
  • function — вызываемый объект (функция),
  • args=None — позиционные аргументы function,
  • kwargs=None — ключевые аргументы function.
Возвращаемое значение:
  • объект Timer.
Описание:

Класс Timer() модуля threading

создает таймер, который будет запускать функцию function с аргументами args и ключевыми аргументами kwargs по прошествии интервала interval секунд.

Если args равен None (по умолчанию), то будет использоваться пустой список. Если kwargs равен None (по умолчанию), то будет использоваться пустой словарь.

Этот класс представляет действие, которое следует запускать только по прошествии определенного времени — таймер. Таймер является подклассом threading.Thread() и, как таковой, также служит примером создания пользовательских потоков.

Таймеры запускаются, как и потоки, путем вызова их метода Timer.start(), унаследованного от класса threading.Thread().

Таймер можно остановить до того, как его действие начнется, вызвав метод Timer.cancel(). Интервал, который таймер будет ожидать перед выполнением своего действия, может не совпадать с интервалом, указанным пользователем.

Например:

def hello():
    print("hello, world")
t = Timer(30.0, hello)
t.start()  
# через 30 секунд будет напечатано "hello, world".

Методы объекта

Timer.

Объект Timer дополнительно определяет один метод. Остальные методы он наследует от класса threading.Thread().

Timer. cancel():

Метод Timer.cancel() останавливает таймер и отменяет выполнение действия таймера. Метод будет работать только в том случае, если таймер все еще находится в стадии ожидания.

Сработавший таймер остановить нельзя.

Примеры создания и запуска потоков-таймеров.

Таймер начинает свою работу после задержки и может быть отменен в любой момент в течение этого времени задержки.

Второй таймер в этом примере никогда не запускается, а первый таймер запускается после того, как остальная часть основной программы завершена.

Так как первый таймер это не поток демона, то он присоединяется неявно, когда основной поток завершится, по этому delayed() сообщение не напечатает.

import threading, time
def delayed():
    th_name = threading.current_thread().name
    print(f'Th:{th_name} Worker запущен')
# Создание и запуск потоков таймеров
t1 = threading.Timer(0.3, delayed)
t1.name = 'Timer-1'
t2 = threading.Timer(0. 3, delayed)
t2.name = 'Timer-2'
print('Запуск таймеров')
t1.start()
t2.start()
print(f'Ожидание перед завершением {t2.name}')
time.sleep(0.2)
print(f'Завершение {t2.name}')
t2.cancel()
print('Выполнено')
# Запуск таймеров
# Ожидание перед завершением Timer-2
# Завершение Timer-2
# Выполнено
# Th:Timer-1 Worker запущен

Как выполнить таймер многопоточности в Python | Программа инженерного образования (EngEd)

Многопоточность позволяет выполнять несколько задач одновременно. Например, когда выполняется задача A , мне не нужно ждать ее завершения. При этом задачи B , C также будут запущены. Когда задачи выполняются одновременно, им требуется несколько процессоров.

Для одновременного запуска потоков Python использует технику, известную как переключение задач. В результате Python быстро переключается между задачами. Сделать это кажется , как будто несколько задач выполняются параллельно, что делает его полезным в задачах, управляемых событиями. Поскольку поток легкий, он требует меньше памяти, тем самым экономя ресурсы ЦП.

Как реализовать таймер многопоточности в Python

Поток имеет точки входа, выполнения и точки выхода. Библиотека Python содержит таймер, подкласс класса «потоков» , используемый для выполнения кода через ограниченный период времени.

Многопоточность в Python Timer() запускается после задержки, определенной в качестве аргумента. Таким образом, класс Timer вызывает сам себя, задерживая выполнение следующей операции на указанное время.

Содержание

  • Как выполнить таймер многопоточности в Python
  • Содержание
  • Предпосылки
  • Функции таймера Python
    • Экземпляр №1
    • Экземпляр #2
  • Обзор модуля резьбы
  • Создание и использование класса таймера
  • Работа с декоратором Python
  • Важность использования потоков
  • Заключение

Предпосылки

Для дальнейшего чтения читателю потребуется следующее:

  • Некоторые базовые знания Python. Вы можете обратиться к этой статье руководство для начинающих по python, чтобы начать работу с Python.

Функции таймера Python

Через каждые заданное количество секунд вызывается функция класса таймера. start() — это функция, которая используется для инициализации таймера. Чтобы завершить или выйти из таймера, нужно использовать функцию cancel() . Импорт класса потоков необходим для использования класса потоков. Вызывающий поток можно приостановить на секунды с помощью функции время сна (сек) .

  • Чтобы лучше понять это, я буду иллюстрировать это с помощью фрагмента кода, а также с ожидаемым выводом информации о снимке экрана.
Экземпляр 1 
 ## Как работает класс threading.Timer() в python
импортировать потоки как th
## Определение метода
деф сктн():
   print("РАЗДЕЛ ДЛЯ ЖИЗНИ\n")
S = th.Timer(5.0, sctn)
С.старт()
print("Выход из программы\n")
  • После запуска кода требуется пять минут для отображения РАЗДЕЛ НА ЖИЗНЬ как выход.

Экземпляр 2

Во втором примере я покажу вам, как реализовать метод приостановки cancel() , который мы видели ранее для завершения потока.

 ##Иллюстрация использования метода cancel() в классе Timer.
импортировать потоки как th
## Определение метода
деф сктн():
    print("РАЗДЕЛ ДЛЯ ЖИЗНИ\n")
S = th.Timer(5.0, sctn)
С.старт()
print("ЗАВЕРШЕНИЕ ПРОГРАММЫ\n")
S.отмена()
  • При выполнении программы отображается строка ЗАВЕРШЕНИЕ ПРОГРАММЫ . Это связано с тем, что объект th.Timer отменяется непосредственно перед выполнением функции «sctn» .
  • Ниже приведен вывод вышеуказанной программы:

Обзор модуля потоков

Последний модуль потоков, включенный в текущую версию Python 2.4, обеспечивает гораздо более мощную и высокоуровневую поддержку потоков, чем предыдущий модуль потоков.

Модуль threading предоставляет все методы модуля thread и предоставляет некоторые дополнительные функции, как показано ниже:

 thread. activeCount () — возвращает количество активных объектов потока.
  thread.currentThread () — возвращает количество объектов потока в управлении потоком вызывающей стороны.
  thread.enumerate () — возвращает обзорный список всех объектов потока, которые в данный момент активны.

Создание и использование класса таймера

Прелесть многопоточности в том, что вы можете указать компьютеру выполнить задачу в другой раз или одновременно. Вы также можете выполнять код одновременно в разных потоках, что делает его чрезвычайно мощным. Класс таймера всегда запускается с интервалами.

Класс Python Timer используется для выполнения операции или запуска функции по истечении заданного периода времени. Класс потоковой обработки имеет подкласс, называемый таймером класса. С технической точки зрения, мы будем создавать объекты Timer, когда нам понадобятся ограниченные по времени действия (методы), с технической точки зрения.

Чтобы использовать класс Timer, нам сначала нужно импортировать модуль времени.

Параметр args всегда предпочтительно использовать для объявления аргументов вызываемых функций.

 ##Таймеры
##Выполнять код через определенные промежутки времени
##Импорт и отображение
время импорта
из таймера потокового импорта
дисплей защиты (сообщение):
    print(msg + ' ' + time.strftime('%H:%M:%S'))
  
##Базовый таймер
защита run_once():
    дисплей ('run_once:')
    t = Таймер (10, дисплей, ['Время ожидания:'])
    t.start()#Здесь вызывается запуск
run_once()
##Запускается сразу и один раз
print('Ожидание.....')
  
##Давайте заставим наш таймер работать с интервалами
##Поместите это в класс
##Заставляем его работать, пока мы его не остановим
##Просто схожу с ума.Уведомление У нас одновременно несколько таймеров!
класс RepeatTimer (таймер):
    деф запустить (самостоятельно):
        пока не self.finished.wait(self.interval):
            self.function(*self.args,**self.kwargs)
            Распечатать(' ')
##Теперь мы создаем таймер потока и управляем им
таймер = RepeatTimer(1,дисплей,['Повторение'])
timer. start() #отзыв прогона
print('Трансляция запущена')
time.sleep(10)# Приостанавливается на заданное количество секунд
print('Завершение резьбы')
таймер.отмена()
  • Ниже приведен вывод:

Работа с декоратором Python

При работе с декоратором Python вы будете знать, как расширить таймер Python для его повторного использования. Важность использования декораторов заключается в том, что они реализуются один раз, и функция каждый раз засчитывается по времени.

  • Для начала у нас будет вызов таймера Python перед декоративной функцией, а после завершения вызова таймер Python завершится.
 импорт функциональных инструментов
время импорта
  
 таймер защиты (мет):
    @functools.wraps (мет)
    def timer_container(*args, **kwargs):
        щелчок = время.поток()
        значение: объект = meth(*args, **kwargs)
        часы = время.поток()
        time_passed = click - часы ##получение затраченного времени
        print(f"TIME PASSED IS: {time_passed:0. 2f} SECS") ##отображение времени, прошедшего с точностью до 2 знаков после запятой
        возвращаемое значение
  
    вернуть timer_container()

При запуске кода вывод должен быть:

 ВРЕМЯ ПРОШЛО: 0,59 СЕК

Важность использования потоков

  • Потоки могут работать одновременно, многопоточные программы могут работать быстрее на компьютерных системах с несколькими процессорами.
  • Программа может продолжать реагировать на ввод. Это справедливо как для одного ЦП, так и для нескольких ЦП.
  • Потоки в процессе могут совместно использовать память глобальных переменных. Когда глобальная переменная изменяется в одном потоке, это влияет на все потоки. Локальные переменные также могут существовать в потоке.
  • Обработка потоков в операционной системе проще, чем обработка процессов. В результате их иногда называют облегченными процессами.
  • Его можно прервать, что позволяет выполнять процессы с высоким приоритетом.
  • Его можно временно приостановить (иногда это называется спящим режимом), пока другие потоки работают — это называется , что дает .

Заключение

В этой статье мы узнали следующее:

  1. Функции таймера Python: как использовать такие функции, как cancel(), чтобы остановить выполнение еще до его запуска.
  2. Создание и использование класса Timer: класс Timer является подклассом класса Thread
  3. Работа с декоратором Python: декоратор используется один раз, но функция постоянно повторяется.

Наслаждайтесь синхронизацией тем.

Рецензирование Вклад: Odhiambo Paul

timeit — Измерение времени выполнения небольших фрагментов кода — Документация по Python 3.11.3

Исходный код: Lib/timeit.py

Этот модуль предоставляет простой способ синхронизировать небольшие фрагменты кода Python. Он имеет оба интерфейс командной строки, а также вызываемый один. Это позволяет избежать ряда распространенных ловушек для измерения времени выполнения. См. также введение Тима Питерса в главу «Алгоритмы» во втором издание Python Cookbook , опубликованное O’Reilly.

Основные примеры

В следующем примере показано, как интерфейс командной строки можно использовать для сравнения трех разных выражений:

 $ python3 -m timeit '"-".join(str(n) для n в диапазоне (100))'
10 000 циклов, лучшее из 5: 30,2 мкс на цикл
$ python3 -m timeit '"-".join([str(n) для n в диапазоне (100)])'
10 000 циклов, лучшее из 5: 27,5 мкс на цикл
$ python3 -m timeit '"-".join(map(str, range(100)))'
10 000 циклов, лучшее из 5: 23,2 мкс на цикл

Этого можно добиться с помощью интерфейса Python:

 >>> время импорта
>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
0,3018611848820001
>>> timeit.timeit('"-".join([str(n) для n в диапазоне (100)])', число=10000)
0,2727368790656328
>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
0,23702679807320237

Вызываемый объект также может быть передан из интерфейса Python:

 >>> timeit. timeit(лямбда: "-".join(карта(ул, диапазон(100))), число=10000)
0,19665591977536678

Обратите внимание, однако, что timeit() автоматически определит количество повторения только при использовании интерфейса командной строки. в В разделе «Примеры» вы можете найти более продвинутые примеры.

Интерфейс Python

Модуль определяет три удобные функции и общедоступный класс:

timeit.timeit( stmt=’pass’ , setup=’pass’ , timer=<таймер по умолчанию> , number=1000000 , globals=None )

Создайте экземпляр Timer с данным оператором, установите код и таймер и запустите его метод timeit() с номером казней. Необязательный аргумент globals указывает пространство имен, в котором выполняется код.

Изменено в версии 3.5: Добавлен необязательный параметр globals .

timeit. repeat( stmt=’pass’ , setup=’pass’ , timer=<таймер по умолчанию> , repeat=5 , number=1000000 , globals=None

8)

Создайте экземпляр Timer с данным оператором, установить код и таймер и запустите его метод repeat() с заданным Repeat кол и число казней. Необязательный аргумент globals задает пространство имен, в котором выполняется код.

Изменено в версии 3.5: Добавлен необязательный параметр globals .

Изменено в версии 3.7: Значение по умолчанию повтор изменено с 3 на 5.

timeit.default_timer()

Таймер по умолчанию, который всегда равен time.perf_counter() .

Изменено в версии 3.3: time.perf_counter() теперь является таймером по умолчанию.

class timeit.Timer( stmt=’pass’ , setup=’pass’ , timer=<функция таймера> , globals=None )

Класс для определения времени выполнения небольших фрагментов кода.

Конструктор принимает оператор для определения времени, используется дополнительный оператор для настройки и функции таймера. Оба утверждения по умолчанию равны 'пройти' ; функция таймера зависит от платформы (см. строку документа модуля). stmt и setup также могут содержать несколько операторов, разделенных ; или символы новой строки, если они не содержат многострочных строковых литералов. оператор по умолчанию будет выполняться в пределах пространства имен timeit; это поведение можно управлять, передав пространство имен в глобальные переменные .

Чтобы измерить время выполнения первого оператора, используйте функцию timeit() метод. Методы repeat() и autorange() удобны методы для вызова timeit() несколько раз.

Время выполнения настройки исключается из общего времени выполнения.

Параметры stmt и setup также могут принимать вызываемые объекты. без аргументов. Это встроит вызовы к ним в функцию таймера, которая затем будет выполнен timeit() . Обратите внимание, что временные накладные расходы немного больше в этом случае из-за дополнительных вызовов функций.

Изменено в версии 3.5: Добавлен необязательный параметр globals .

время( число=1000000 )

Время число выполнения основного оператора. Это выполняет установку оператор один раз, а затем возвращает время, необходимое для выполнения основного оператор несколько раз, измеряемый в секундах как число с плавающей запятой. Аргумент — количество проходов цикла, по умолчанию — один. млн. Оператор main, оператор setup и функция таймера которые будут использоваться, передаются конструктору.

Примечание

По умолчанию timeit() временно отключает мусор сбор во время тайминга. Преимущество этого подхода в том, что это делает независимые тайминги более сопоставимыми. Недостатком является что GC может быть важным компонентом производительности измеряемая функция. Если это так, GC может быть повторно включен в качестве первого оператор в строке настройки . Например:

 timeit.Timer('for i in range(10): oct(i)', 'gc.enable()').timeit()
автодиапазон (обратный вызов = нет )

Автоматически определять, сколько раз вызывать timeit() .

Это удобная функция, которая многократно вызывает timeit() . так что общее время> = 0,2 секунды, возвращая возможное (количество петель, время, затраченное на это количество петель). Он звонит timeit() с возрастающими числами из последовательности 1, 2, 5, 10, 20, 50, … до тех пор, пока время не составит не менее 0,2 секунды.

Если задан обратный вызов , а не None , он будет вызван после каждое испытание с двумя аргументами: callback(number, time_taken) .

Новое в версии 3.6.

повтор( повтор=5 , число=1000000 )

Вызовите timeit() несколько раз.

Это удобная функция, которая повторно вызывает timeit() , возврат списка результатов. Первый аргумент указывает, сколько раз позвонить timeit() . Второй аргумент указывает номер аргумент для timeit() .

Примечание

Заманчиво вычислить среднее значение и стандартное отклонение от результата вектор и сообщите об этом. Однако это не очень полезно. В типичном случае наименьшее значение дает нижнюю границу того, насколько быстро ваша машина может запустить данный фрагмент кода; более высокие значения в результирующий вектор обычно не вызван изменчивостью в Python. скорость, но другими процессами, мешающими вашей точности синхронизации. Итак, min() результата, вероятно, единственное число, которое вы должно заинтересовать. После этого следует просмотреть весь вектор и применять здравый смысл, а не статистику.

Изменено в версии 3.7: Значение по умолчанию повтор изменено с 3 на 5.

print_exc (файл = нет )

Помощник для печати трассировки из временного кода.

Типичное использование:

 t = Timer(...) # за пределами попытки/исключения
пытаться:
    t.timeit(...) # или t.repeat(...)
кроме исключения:
    t.print_exc()

Преимущество по сравнению со стандартной трассировкой заключается в том, что исходные строки в будет отображаться скомпилированный шаблон. Необязательный аргумент file указывает куда отправляется трассировка; по умолчанию это sys.stderr .

Интерфейс командной строки

При вызове как программы из командной строки используется следующая форма:

 python -m timeit [-n N] [-r N] [-u U] [-s S] [-h] [оператор ...]

Где понимаются следующие опции:

-n Н, —number=N

сколько раз выполнять «оператор»

-r Н, —repeat=Н

сколько раз повторять таймер (по умолчанию 5)

-s С, —setup=S

оператор, который будет выполняться один раз (по умолчанию pass )

-p, —процесс

измерить время процесса, а не время настенных часов, используя time. process_time() вместо time.perf_counter() , что по умолчанию

Новое в версии 3.3.

-u, —unit=U

указать единицу времени для вывода таймера; можно выбрать нс , мкс , мс или с

Новое в версии 3.5.

-v, —verbose

распечатать необработанные результаты синхронизации; повторить для большего количества цифр точность

-ч, —help

напечатать короткое сообщение об использовании и выйти

Многострочный оператор может быть задан путем указания каждой строки как отдельной аргумент оператора; строки с отступом возможны при заключении аргумента в кавычки и с использованием начальных пробелов. Обрабатываются несколько вариантов -s . сходным образом.

Если -n не задано, подходящее количество петель рассчитывается путем попытки возрастающие числа из последовательности 1, 2, 5, 10, 20, 50, … до суммы время не менее 0,2 секунды.

default_timer() На измерения могут влиять другие программы, работающие на одна и та же машина, поэтому лучшее, что можно сделать, когда требуется точное время, это повторить время несколько раз и использовать лучшее время. -r вариант хорош для этого; по умолчанию 5 повторений, вероятно, достаточно в большинство случаев. Вы можете использовать time.process_time() для измерения процессорного времени.

Примечание

Существуют определенные базовые накладные расходы, связанные с выполнением оператора pass. Код здесь не пытается скрыть это, но вы должны знать об этом. базовые накладные расходы можно измерить, вызвав программу без аргументов, и это может отличаться в разных версиях Python.

Примеры

Можно указать оператор настройки, который выполняется только один раз в начале:

 $ python -m timeit -s 'text = "образец строки"; char = "g"' 'символ в тексте'
5000000 циклов, лучшее из 5: 0,0877 мкс на цикл
$ python -m timeit -s 'текст = "образец строки"; char = "g"' 'text. find(char)'
1000000 циклов, лучшее из 5: 0,342 мкс на цикл

В выводе есть три поля. Счетчик циклов, который говорит вам, сколько количество раз, когда тело оператора выполнялось за одно повторение цикла синхронизации. Повторение подсчет («лучший из 5»), который говорит вам, сколько раз цикл времени был повторяется, и, наконец, время, которое в среднем занимало тело оператора в течение лучшее повторение временной петли. То есть время самого быстрого повторения принято деленное на количество циклов.

 >>> время импорта
>>> timeit.timeit('char in text', setup='text = "образец строки"; char = "g"')
0,41440500499993504
>>> timeit.timeit('text.find(char)', setup='text = "образец строки"; char = "g"')
1.7246671520006203

То же самое можно сделать с помощью класса Timer и его методов:

 >>> время импорта
>>> t = timeit.Timer('char in text', setup='text = "образец строки"; char = "g"')
>>> t.timeit()
0,3955516149999312
>>> t.repeat()
[0,40183617287970225, 0,37027556854118704, 0,38344867356679524, 0,3712595970846668, 0,37866875250654886]

В следующих примерах показано, как определить время для выражений, содержащих несколько строк. Здесь мы сравниваем стоимость использования hasattr() и , попробуйте / , кроме . для проверки отсутствующих и присутствующих атрибутов объекта:

 $ python -m timeit 'try:' ' str.__bool__' 'кроме AttributeError:' 'pass'
20 000 циклов, лучшее из 5: 15,7 мкс на цикл
$ python -m timeit 'если hasattr(str, "__bool__"): пройти'
50 000 циклов, лучшее из 5: 4,26 мкс на цикл
$ python -m timeit 'try:' ' int.__bool__' 'кроме AttributeError:' 'pass'
200 000 циклов, лучшее из 5: 1,43 мкс на цикл
$ python -m timeit 'if hasattr(int, "__bool__"): пройти'
100 000 циклов, лучшее из 5: 2,23 мкс на цикл
 
 >>> время импорта
>>> # атрибут отсутствует
>>> с = """\
... пытаться:
... стр.__bool__
... кроме AttributeError:
...     проходить
... """
>>> timeit.timeit(stmt=s, число=100000)
0,9138244460009446
>>> s = "if hasattr(str, '__bool__'): пройти"
>>> timeit.timeit(stmt=s, число=100000)
0,58280008651
>>>
>>> # присутствует атрибут
>>> с = """\
.
No related posts.