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7种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法
1、使用timeit模块 另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。执行下面的脚本可以运行该模块。这里的timing_functions是Python脚本文件名称。
2、获取本机CPU温度、使用率、内存使用率、硬盘使用率等 在Python中获取系统信息的另一个好办法是使用psutil这个第三方模块。
3、long running do something other endtime = datetime.datetime.now()print (endtime - starttime).seconds datetime.datetime.now()获取的是当前日期，在程序执行结束之后，这个方式获得的时间值为程序执行的时间。
4、要实验程序的 doctest，有两种方法。一种是导入doctest模块，之后运行程序---比如，在控制台中输 入 python3 -m doctest blocks.py (在 Wndows 平台上，使用类似于 C：Python3 lpython.exe 这样的形式替代python3)。
5、第一种称作CPU时间或执行时间，用于测量在执行一个程序时CPU所花费的时间。第二种称作挂钟时间，测量执行一个程序时的总时间。挂钟时间也被称作流逝时间或运行时间。
利用python进行《野蛮时代》游戏数据分析
可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言 不用说python预测游戏持续时间，它也有一些缺点python预测游戏持续时间：它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习)，它仍然是一个不错的选择。
NumpyPython没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
在第一步和第二步，python预测游戏持续时间我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。
利用python进行数据分析 链接python预测游戏持续时间： https：//pan.baidu.com/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ ？pwd=3nfn 提取码： 3nfn 本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。
炼数成金：Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。
数据分析可以使用Python实现，有足够的Python库来支持数据分析。 Pandas是一个很好的数据分析工具，因为它的工具和结构很容易被用户掌握。对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。
如何appium实现长按持续时间python
隐式等待，相当于设置全局的等待，在定位元素时，对所有元素设置超时时间。隐式等待使得WebDriver在查找一个Element或者Element数组时，每隔一段特定的时间就会轮询一次DOM，如果Element或数组没有马上被发现的话。默认设置是0。
Appium Server是Node.js写的，所以可以直接用NPM来进行安装。Appium Clients，Mac OS和Win下提供GUI，不需要装Node.js，方便测试人员操作。
我们可以使用不同的客户端浏览器（IE，Firefox，Chrome）访问一个网站。Appium客户端可以使用不同的语言来实现，如Python，java等。具体详见下表：desired capability的功能是配置Appium会话。
grunt appium 现在，Appium已经运行起来了，然后就切换当前目录到sample-code/examples/python。
简单而言，在制定时间内根据制定条件执行你需要的代码，知道代码为true或已超时。你的代码翻译起来，就是5秒钟内找到locator的元素， 如果找到返回true，不再查找；如果没找到，继续找，5秒后抛出超时异常。
在终端传入-count的方式实现重复执行测试用例 运行结果为：测试用例test_one会连续执行两次，再执行两次test_two，即按照执行顺序，每一个测试用例都执行N次 注意：-s：表示输出用例中的调式信息，比如print的打印信息等。
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