用于跟踪时间和显示进度条的Python库
chronometr的Python项目详细描述
计时法
ProgressBar
Estimator
Estimator是一个估计单参数函数运行时间的对象。
您可以使用它来避免运行脚本太长时间。
例如，如果您想集群一个大型数据集并运行它可能需要太长时间，
如果你使用云计算，成本太高，
您可以用一个参数x创建一个函数，该函数使用x行的样本
然后使用Estimator来估计运行它需要多长时间
向estimate()方法提供实际行数。在
Estimator使用多项式线性回归模型
给更多的人更多的力量去训练。在
用法
fromchronometryimportEstimatorfromtimeimportsleepdefmultiply_with_no_delay(x,y):return(x**2+0.1*x**3+1)*0.00001+y*0.001defmultiply(x,y):sleep_time=multiply_with_no_delay(x,y)ifsleep_time>30:raisesleep(sleep_time)ify==6:sleep(12)elif7<y<15:raiseException()returnsleep_timeestimator=Estimator(function=multiply,polynomial_degree=3,timeout=5)# the `unit` argument chooses the unit of time to be used. By default unit='s'estimator.auto_explore()estimator.predict_time(x=10000,y=10000)
上面的代码运行了大约53秒，然后估计
multiply(10000, 10000)将花费1002371.7秒，这只是一点点
小于正确的数字：1001010秒。在
max_time是估计函数运行所允许的最长时间。在
如果您在Jupyter中使用Estimator，
您可以使用plot()方法（不需要参数）来绘制测量值，该方法
返回一个matplotlibAxesSubplot对象并同时显示它。在
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