浅谈python中频繁的print到底能浪费多长时间

最近在做FLY量化交易系统的维护，总有客户说策略执行好慢，结果有些人展示策略一看，每个语句后边都要打印下数据。

哪些数据都是辅助用的，打印出来能当饭吃么，净浪费时间了

今天简单展示下print到底能消耗多少时间

例子：

import time

a=time.time()
num=0
while num<10000:
  num=num+1
  print(num)
print('有"print"时的耗时：%f' %(time.time()-a))

b=time.time()
num=0
while num<10000:
  num=num+1
print('没有"print"时的耗时：%f' %(time.time()-b))

结果：

...

有"print"时的耗时：85.897000

没有"print"时的耗时：0.002000

同样1W次循环，相差了 85.897/0.002=42948.5倍。

如果是超超超超级复杂的策略，等你打印完数据，好行情早就没有了，把握时机啊~老铁。

以上这篇浅谈python中频繁的print到底能浪费多长时间就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python中使用print输出中文的方法

    看Python简明教程,学习使用print打印字符串,试了下打印中文,不行. 编辑环境:IDLE 上网搜了下解决办法,各种说法,试了两种: print u"学习" print (unicode("学习", encoding="utf-8")) 保存时均还是会提示 shell输出: ѧϰ ѧϰ 说明第二种还是有编码但还是不对. 最后,加上最前面一行就好了,虽然现在还不明白第一行为什么,不是说#是注释么... # encoding: utf-8

  • python中的print()输出

    1.普通的输出: print(str)#str是任意一个字符串,数字··· 2.格式化输出: print('1,2,%s,%d'%('asd',4)) 1,2,asd,4 与C语言有点类似 3.其它: >>> pi = 3.141592653 >>> print('%10.3f' % pi) #字段宽10,精度3 3.142 >>> print("pi = %.*f" % (3,pi)) #用*从后面的元组中读取字段宽度或精度 pi

  • python 解决print数组/矩阵无法完整输出的问题

    当数组/矩阵过大则只会显示其中一部分,中间则会自动用省略号代替: 直接在import numpy 加上下面一句代码即可解决: import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.inf) 这样就可以将比较大的数组全显示出来: 以上这篇python 解决print数组/矩阵无法完整输出的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python print不能立即打印的解决方式

    1.问题描述 在Python中使用print打印hello world时,终端不显示 def hello(): print("hello world!") 2.原因 因为标准输入输出stdin/stdout有缓冲区,所以使用print不能立即打印出来,作为刚接触Python的菜鸟,迷瞪了半天 3.解决方法 1)刷新缓冲区,python中是sys.stdout.flush() import sys def hello(): print("hello world!")

  • 浅谈python中频繁的print到底能浪费多长时间

    最近在做FLY量化交易系统的维护,总有客户说策略执行好慢,结果有些人展示策略一看,每个语句后边都要打印下数据. 哪些数据都是辅助用的,打印出来能当饭吃么,净浪费时间了 今天简单展示下print到底能消耗多少时间 例子: import time a=time.time() num=0 while num<10000: num=num+1 print(num) print('有"print"时的耗时:%f' %(time.time()-a)) b=time.time() num=0

  • 浅谈Python中文件夹和python package包的区别

    pycharm右键新建时会有目录(文件夹)和python package两个选项,这两个到底有什么不同呢 1.原来在python模块的每一个包中,都有一个__init__.py文件(这个文件定义了包的属性和方法)然后是一些模块文件和子目录,假如子目录中也有__init__.py那么它就是这个包的子包了. 当你将一个包作为模块导入(比如从 xml导入 dom)的时候,实际上导入了它的__init__.py 文件. 2.而目录跟包唯一不同的就是没有__init__.py 文件,一个包是一个带有特殊文

  • 浅谈Python中对象是如何被调用的

    目录 楔子 从 Python 的角度看对象的调用 从解释器的角度看对象的调用 小结 楔子 我们知道对象是如何被创建的,主要有两种方式,一种是通过Python/C API,另一种是通过调用类型对象.对于内置类型的实例对象而言,这两种方式都是支持的,比如列表,我们即可以通过[]创建,也可以通过list(),前者是Python/C API,后者是调用类型对象. 但对于自定义类的实例对象而言,我们只能通过调用类型对象的方式来创建.而一个对象如果可以被调用,那么这个对象就是callable,否则就不是ca

  • 浅谈python中copy和deepcopy中的区别

    在下是个编程爱好者,最近将魔爪伸向了Python编程.....遇到copy和deepcopy感到很困惑,现在针对这两个方法进行区分,一种是浅复制(copy),一种是深度复制(deepcopy). 首先说一下deepcopy,所谓的深度复制,在这里我理解的是完全复制然后变成一个新的对象,复制的对象和被复制的对象没有任何关系,彼此之间无论怎么改变都相互不影响. 然后说一下copy,在这里我分为两类来说,一种是字典数据类型的copy函数,一种是copy包的copy函数. 一.字典数据类型的copy函数

  • 浅谈python中列表、字符串、字典的常用操作

    列表操作如此下: a = ["haha","xixi","baba"] 增:a.append[gg] a.insert[1,gg] 在下标为1的地方,新增 gg 删:a.remove(haha) 删除列表中从左往右,第一个匹配到的 haha del a.[0] 删除下标为0 对应的值 a.pop(0) 括号里不写内容,默认删除最后一个,写了,就删除对应下标的内容 改:a.[0] = "gg" 查:a[0] a.index(&q

  • 浅谈Python中函数的参数传递

    1.普通的参数传递 >>> def add(a,b): return a+b >>> print add(1,2) 3 >>> print add('abc','123') abc123 2.参数个数可选,参数有默认值的传递 >>> def myjoin(string,sep='_'): return sep.join(string) >>> myjoin('Test') 'T_e_s_t' >>>

  • 浅谈python中的面向对象和类的基本语法

    浅谈python中的面向对象和类的基本语法

    当我发现要写python的面向对象的时候,我是踌躇满面,坐立不安呀.我一直在想:这个坑应该怎么爬?因为python中关于面向对象的内容很多,如果要讲透,最好是用面向对象的思想重新学一遍前面的内容.这个坑是如此之大,犹豫再三,还是只捡一下重要的内容来讲吧,不足的内容只能靠大家自己去补充了. 惯例声明一下,我使用的版本是 python2.7,版本之间可能存在差异. 好,在开讲之前,我们先思考一个问题,看代码: 为什么我只创建是为 a 赋值,就可以使用一些我没写过的方法? 可能会有小伙伴说:因为 a

  • 浅谈python中的getattr函数 hasattr函数

    hasattr(object, name) 作用:判断对象object是否包含名为name的特性(hasattr是通过调用getattr(ojbect, name)是否抛出异常来实现的). 示例: >>> hasattr(list, 'append') True >>> hasattr(list, 'add') False getattr(object,name,default): 作用:返回object的名称为name的属性的属性值,如果属性name存在,则直接返回其

  • 浅谈python中的数字类型与处理工具

    浅谈python中的数字类型与处理工具

    python中的数字类型工具 python中为更高级的工作提供很多高级数字编程支持和对象,其中数字类型的完整工具包括: 1.整数与浮点型, 2.复数, 3.固定精度十进制数, 4.有理分数, 5.集合, 6.布尔类型 7.无穷的整数精度 8.各种数字内置函数及模块. 基本数字类型 python中提供了两种基本类型:整数(正整数金额负整数)和浮点数(注:带有小数部分的数字),其中python中我们可以使用多种进制的整数.并且整数可以用有无穷精度. 整数的表现形式以十进制数字字符串写法出现,浮点数带

  • 浅谈Python中的可变对象和不可变对象

    什么是可变/不可变对象 不可变对象,该对象所指向的内存中的值不能被改变.当改变某个变量时候,由于其所指的值不能被改变,相当于把原来的值复制一份后再改变,这会开辟一个新的地址,变量再指向这个新的地址. 可变对象,该对象所指向的内存中的值可以被改变.变量(准确的说是引用)改变后,实际上是其所指的值直接发生改变,并没有发生复制行为,也没有开辟新的出地址,通俗点说就是原地改变. Python中,数值类型(int和float).字符串str.元组tuple都是不可变类型.而列表list.字典dict.集合

随机推荐