问题解决:Python代码连续运行两次

作者在使用Pycharm学习numpy时遇到程序自动运行两次的问题,原因是文件名与numpy包名冲突。解决方法是更改文件名为避免与内置包重名。

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背景:今天准备开始利用Pycharm学习numpy有关内容,在进行第一步时发现程序总是会自动运行两遍。

原因:py文件命名为了numpy。

解决方案:将numpy文件改为其他的。这样表示,以后文件的命名要避免和其他包的名字相同。

### 影响Python代码多次运行时间的因素 #### 多种因素影响运行时间 同一段Python代码在不同次运行时可能会表现出不同的执行时间,主要原因在于多种外部和内部因素共同作用的结果。这些因素包括但不限于: - **全局解释器锁(GIL)的影响**:对于多线程程序而言,在CPython中由于存在GIL机制,即使是在多核处理器上也难以真正实现并行计算。当涉及到I/O操作或其他释放了GIL的操作时,其他线程有机会获得CPU资源继续执行,从而可能导致整体执行时间的变化[^1]。 - **系统负载情况**:计算机系统的当前状态也会显著影响到Python程序的执行速度。如果在同一时间段内还有许多其他的进程正在占用大量的CPU、内存或磁盘IO资源,则该段时间内的Python脚本可能就会跑得更慢一些。 - **缓存效应**:操作系统层面以及硬件级别的缓存会对程序性能产生重要影响。例如,首次加载模块时需要从硬盘读取文件并解析成字节码,而之后再导入相同的模块则可以直接利用已经存在于内存中的副本,因此第二次及后续调用通常更快。 - **垃圾回收机制**:Python内置了一套自动化的垃圾收集系统来管理对象生命周期。然而,这个过程并不是完全可预测的——它会在适当的时候触发以清理不再使用的对象所占有的空间。有时这会导致某些特定时刻出现额外开销,进而使得程序在这期间显得稍微迟钝一点。 - **JIT编译特性**:尽管标准版CPython并不具备即时(JIT)编译能力,但对于PyPy这样的替代性Python实现来说,其通过动态分析应用程序行为来进行优化的能力意味着即使是同样的源代码也可能因环境变化而在不同场合下展现出不一样的效率水平。 ```python import timeit def test_function(): sum(range(1000)) # 测试函数执行十次所需平均耗时 execution_time = timeit.timeit(test_function, number=10)/10 print(f'Average execution time over 10 runs: {execution_time:.8f} seconds') ``` 上述代码展示了如何测量一段简单的Python代码片段在其所在环境中连续执行若干次所需的平均时间。值得注意的是,即便如此短小精悍的例子也不能保证每次得到完全一样的结果,因为上面提到的各种不确定因素仍然起着重要作用。
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