学Python电脑要什么配置

可以参考如下配置：

CPU为酷睿i5 / i7

内存 4G / 8G

硬盘 500G，或者用 SSD

前面一个为基础配置，后面的为更好的选项。网上价格 3000 ~ 6000。

更重要的，做量化需要数据、需要量化引擎系统，这需要很多开发工作，可以自己抓取数据和用开源的回测引擎。

Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位

这是当然，你只需要在comRefresh()这句话后面加一个cpuinfo=-1，然后在return前面加一个判断，如果cpuinfo=-1，表示失败。

因为，你很可能拿不到'_Total'这个内容。

1 使用装饰器来衡量函数执行时间

有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：

import time

from functoolsimport wraps

import random

def fn_timer(function):

  @wraps(function)

  def function_timer(args, kwargs):

      t0= timetime()

      result= function(args, kwargs)

      t1= timetime()

      print("Total time running %s: %s seconds" %

          (function__name__, str(t1- t0))

)

      return result

return function_timer

@fn_timer

def random_sort(n):

  return sorted([randomrandom() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出：Total time running random_sort: 06598007678985596 seconds

使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了

或者

# 可监控程序运行时间

import time

import random

def clock(func):

    def wrapper(args, kwargs):

        start_time= timetime()

        result= func(args, kwargs)

        end_time= timetime()

        print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))

        return result

return wrapper

@clock

def random_sort(n):

  return sorted([randomrandom() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出结果：共耗时: 065634秒

2 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。

在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 208 sec per loop

这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是208秒。

如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次。

3 使用Unix系统中的time命令

然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。

运行time实用工具：

输出结果为：

Total time running random_sort: 13931210041 seconds

real 149

user 140

sys 008

第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：

    real表示的是执行脚本的总时间

    user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。

    sys表示的是执行内核函数消耗的时间。

注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。

因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。

4 使用cProfile模块

5 使用line_profiler模块

6 使用memory_profiler模块

7 使用guppy包

日在某个CPU温度大于 75° 时单独报警whileTrue:#使用sensors获取10个CPU温度,写入桌面文件中s=ospopen("sensors")a=open('/home/sweetorange

CSDN编程社区

在 Windows 平台上，有时候我们想让自己的程序在指定的CPU上运行，此时我看可以通过下面几个API来实现

其中绑定CPU是mask的值如下：

示例

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