1行代码计算运行时间的神器：potime库使用指南

             

这是专栏优秀的第三方库的第3篇原创文章。

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程。

根据搜索结果，potime 是一个Python第三方库，它提供了一个简便的方法来计算代码的运行时间。以下是如何使用 potime 的基本步骤：

1. 安装 potime

你可以通过一行命令来安装 potime 库：

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pip install potime

2. 使用 potime 计算代码运行时间

使用 potime 非常简单，你不需要改变原有的代码结构。只需在你想要计算运行时间的函数上方添加一个装饰器 @RunTime。这样，当函数执行完毕后，potime 会自动打印出该函数的运行时间。

示例代码：

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import office
from potime import RunTime

@RunTime
def your_function():
    # 你的代码逻辑
    office.excel.fake2excel(columns=['name', 'text'], rows=20)

if __name__ == "__main__":
    your_function()

在这个示例中，your_function 函数上的 @RunTime 装饰器会在函数执行完毕后输出该函数的运行时间。

3. 应用场景

potime 不仅可以用来测试单个函数的运行时间，还适用于算法优化、接口调优等场景。例如，你可以用它来测试一个 Flask 接口的处理时间：

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from flask import Flask
from potime import RunTime

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
@RunTime
def index():
    # 你的处理逻辑
    return "程序员晚枫的网站是：python-office.com"
    pass

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

在这个 Flask 应用示例中，index 函数上的 @RunTime 装饰器会在每次请求处理完毕后输出该接口的处理时间。

总结

potime 是一个非常实用的工具，可以帮助你快速地获取代码的运行时间，从而进行性能分析和优化。通过简单的装饰器使用方式，你可以轻松地将其集成到你的项目中。

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性能优化必备！深入掌握Python性能分析神器cProfile

             

这是专栏优秀的第三方库的第2篇原创文章。

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程。

cProfile 是一个强大的性能分析工具，可以帮助你识别Python程序中的性能瓶颈。以下是如何使用 cProfile 的基本步骤：

1. 命令行使用

你可以直接在命令行中使用 cProfile 来分析Python脚本的性能。以下是基本的命令行用法：

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python -m cProfile [-o output_file] [-s sort_order] your_script.py
  • -o output_file：将分析结果保存到文件中，而不是直接输出到标准输出。
  • -s sort_order：指定结果的排序方式，例如 time（按总时间排序）、calls（按调用次数排序）等。

例如，要分析 your_script.py 并将结果保存到 profile_results.txt 文件中，可以使用：

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python -m cProfile -o profile_results.txt your_script.py

2. 从Python代码中使用

你也可以在Python代码中直接使用 cProfile。以下是如何从代码中启动性能分析的示例：

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import cProfile
import pstats

def your_function():
    # 你的代码逻辑
    pass

# 创建一个Profile对象
profiler = cProfile.Profile()
profiler.enable()  # 开始性能分析

your_function()  # 调用你想要分析的函数

profiler.disable()  # 结束性能分析
stats = pstats.Stats(profiler).sort_stats('cumulative')  # 按累积时间排序
stats.print_stats()  # 打印性能分析结果

3. 分析结果

cProfile 的输出结果包括以下几列：

  • ncalls：函数被调用的次数。
  • tottime：在函数内部花费的总时间（不包括调用其他函数的时间）。
  • percall：每次调用函数的平均时间。
  • cumtime：包括调用其他函数在内的总时间。
  • percall：包括调用其他函数在内的每次调用的平均时间。
  • filename:lineno(function)：函数所在的文件和行号。

4. 使用 pstats 模块

pstats 模块提供了一个接口来读取和分析 cProfile 生成的文件。以下是如何使用 pstats 来分析保存的分析结果：

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import pstats

# 读取保存的分析结果文件
p = pstats.Stats('profile_results.txt')

# 按总时间排序并打印前10行
p.sort_stats('time').print_stats(10)

# 按调用次数排序并打印前10行
p.sort_stats('calls').print_stats(10)

# 按累积时间排序并打印所有行
p.sort_stats('cumulative').print_stats()

5. 可视化工具

虽然 cProfile 的输出已经很有用，但有时使用可视化工具可以更直观地理解性能数据。以下是一些流行的可视化工具：

  • SnakeViz：一个基于Web的可视化工具，可以将 cProfile 的输出转换为交互式的SVG图表。
  • gprof2dot：一个将 gprof 格式的输出转换为图形的工具，可以与 cProfile 结果一起使用。

通过这些步骤，你可以有效地使用 cProfile 来分析和优化你的Python程序的性能。

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1行代码计算运行时间的神器：potime库使用指南

             

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程。这是专栏优秀的第三方库的第5篇原创文章。

poemail 是一个用于自动收发邮件的Python第三方库，它提供了简单易用的接口来实现邮件的发送和接收。以下是poemail的一些基本用法：

安装poemail

你可以通过pip来安装poemail：

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pip install poemail

如果下载速度慢，可以使用清华镜像加速：

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pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ poemail -U

发送文本邮件

使用poemail发送文本邮件非常简单，以下是一个基本的示例：

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import poemail
poemail.base.send_text(
    key='你的邮箱授权码',
    msg_from='你的邮箱@qq.com',
    msg_to='收件人邮箱@qq.com',
    msg_subject='测试主题：点赞了吗？',
    content='测试内容：记得关注我，看后面的功能更新'
)

在这个示例中，key参数是你的邮箱授权码，msg_from是发件人邮箱地址，msg_to是收件人邮箱地址，msg_subject是邮件主题，content是邮件内容。

发送带附件的邮件

poemail也支持发送带附件的邮件，你只需要在发送邮件的函数中添加attach_files参数，如下所示：

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poemail.send.send_email(
    key='你的邮箱授权码',
    msg_from='你的邮箱@qq.com',
    msg_to='收件人邮箱@qq.com',
    msg_subject='带附件的邮件主题',
    content='邮件正文',
    attach_files=['附件1的路径', '附件2的路径']
)

这里的attach_files是一个列表，包含了你想要发送的附件的路径。

批量下载附件

poemail还可以批量下载收件箱中的所有附件，只需要一行代码：

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poemail.receive.receive_email(
    key='你的邮箱授权码',
    msg_from='你的邮箱',
    msg_to='对方的邮箱（可不填）',
    output_path='附件保存的路径',
    status="ALL"
)

output_path参数指定了附件保存的路径，status参数可以设置为”ALL”来下载所有邮件的附件。

以上就是poemail的基本用法，它可以帮助自动化邮件的发送和接收，非常适合需要批量处理邮件的场合。

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性能优化必备！深入掌握Python性能分析神器cProfile

             

这是专栏优秀的第三方库的第7篇原创文章。

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程。
poocr是一个具有OCR功能的Python第三方库，支持识别100多种场景下的文字识别，例如发票、驾驶证、身份证等。以下是使用poocr的基本步骤：

安装poocr库

在终端或命令提示符中运行以下命令来安装poocr库：

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pip install poocr

配置腾讯AI的id和key

使用poocr库之前，需要配置腾讯AI的id和key。每个人都有1000次的免费额度。可以在腾讯云控制台获取这些信息：

使用poocr进行OCR识别

安装并配置好之后，就可以使用poocr进行OCR识别了。以下是一些示例代码：

  • 识别发票并保存为Excel
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import poocr
poocr.ocr2excel.VatInvoiceOCR2Excel(input_path='发票图片路径',
                                output_excel='输出Excel文件路径',
                                configPath='poocr配置文件路径')
  • 识别PDF格式的发票
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    import poocr
    SecretId = '你的腾讯云SecretId'
    SecretKey = '你的腾讯云SecretKey'
    pdf_path = 'PDF发票文件夹路径'
    poocr.ocr2excel.VatInvoiceOCR2Excel(input_path=pdf_path, id=SecretId, key=SecretKey, file_name=True)

这些步骤和代码示例应该能帮助你开始使用poocr进行OCR识别。更多详细的使用案例和功能介绍，可以查看poocr的官方文档和教程。

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pipreqs：快速准确生成当前项目的requirements.txt，还有和freeze的对比

             

这是专栏优秀的第三方库的第1篇原创文章。

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程。

今天给大家推荐一个快速生成requirements.txt的小工具：pipreqs。

什么是requirements.txt？

我们在开发Python项目的时候，需要用到requirements.txt来管理项目中使用的第三方库。

当我们把项目部署到一个没有第三方库的新环境，我们可以通过pip install -r requirements.txt来重新下载这些第三方库。

例如下面这个就是python-office的requirements.txt内容。

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alive_progress==3.1.5
auto_mix_prep==0.2.0
Faker==25.2.0
moviepy==1.0.3
numpy==1.26.4
openpyxl==3.1.2
pandas==2.2.2
pdf2image==1.17.0
Pillow==10.3.0
pocode==0.0.3
poemail==0.0.3
pypandoc==1.13
PyPDF2==3.0.1
PyQt5==5.15.10
pytest==8.2.1
pywifi==1.1.12
pywin32==306
qt_material==2.14
reportlab==4.2.0
Requests==2.32.2
search4file==0.1.15
setuptools==69.0.2
tqdm==4.66.4
typer==0.12.3
wftools==0.0.9
xlrd==1.2.0
xlwt==1.3.0

如何生成requirements.txt？

常见的工具有：pipreqs 和 pip freeze 两种，它们在Python项目中用于管理依赖关系，但它们的用途和工作方式有所不同。

简单来说：

  • 生成当前项目的requirements.txt，用pipreqs
  • 生成当前环境的requirements.txt，用pip freeze

以下是它们的详细比较：

pipreqs

  • 用途：pipreqs 是一个从项目代码中自动生成 requirements.txt 文件的工具。它分析项目中的Python文件，找出导入的模块，并生成一个包含这些模块及其对应版本的列表。
  • 工作方式：pipreqs 通过扫描项目目录中的Python文件，识别出项目实际使用的库，然后生成一个 requirements.txt 文件，这个文件只包含项目代码中用到的库。
  • 优点：
    • 只包含项目实际使用的库，避免包含不必要的依赖。
    • 可以忽略某些目录或文件，提高生成依赖列表的精确度。
    • 支持Jupyter Notebook，能够识别Notebook中的依赖。
  • 缺点：
    • 需要手动运行，不会自动更新 requirements.txt 文件。
    • 可能不会识别出所有间接依赖。

pip freeze

  • 用途：pip freeze 是一个列出当前环境中所有已安装的Python包及其确切版本的命令。
  • 工作方式：pip freeze 会列出当前虚拟环境中安装的所有包，包括那些不是由项目直接依赖的包（例如，某些包的依赖）。
  • 优点：
    • 快速列出当前环境中所有已安装的包。
    • 可以用于确保在不同环境中重现相同的环境配置。
  • 缺点：
    • 包含所有环境包，可能会包含项目不需要的依赖。
    • 不能识别项目中未使用的包。

总结

  • 项目依赖管理：如果你需要一个精确的项目依赖列表，只包含项目实际使用的库，pipreqs 是更好的选择。
  • 环境复制：如果你需要复制整个Python环境，包括所有包及其版本，pip freeze 是更合适的工具。
  • 自动化与手动：pipreqs 需要手动运行以生成依赖列表，而 pip freeze 只需在环境中运行即可列出所有包。

总的来说，pipreqs 更适合用于项目开发阶段，生成精确的依赖列表，而 pip freeze 更适合用于环境管理，确保环境的一致性。

大家在阅读过程中有任何问题，或者觉得有收获的话，欢迎点赞、评论和收藏。

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Python所有版本的下载

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今天给大家分享的是：Python所有版本的下载和安装教程。

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《流畅的 Python（第 2 版）》 进阶“圣经”
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《用 Python 动手学统计学》
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数据挖掘 数据挖掘 《数据挖掘导论（完整版）》 非 Python
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    1、请确保node版本大于6.2
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    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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编程博主，全网粉丝30w+，开源项目：python-office，我的微信：wfdev7