Python sleep(): how to add time delays to your code

Содержание:

Квадратичное время — O (n²)
Применение метода sleep
time.time
Факториал — O (n!)
Важные заметки
Шпаргалка Big-O
Ссылки
Adding a Python sleep() Call With GUIs
Использование Event.wait() в многопоточности Python
Using Event().wait
Examples¶
Измерение производительности кода.
- - Описание:
- Методы объекта .
Вызов sleep() с Async IO на примерах
datetime.date
Вызов sleep() в Tkinter и wxPython
time.sleep
Метод CallLater() — Погружение в сон для wxPython Python
- Заключение
Получение форматированной строки с датой и временем.
- - Описание:
  - Примеры использования:
Python sleep(): Как выполнить код с задержкой?
Вызов sleep() в потоках
Using asyncio.sleep function available from (Python 3.4 or higher)
Timezone Constants¶

Квадратичное время — O (n²)

Говорят, что алгоритм имеет квадратичную сложность по времени, когда ему необходимо выполнить линейную операцию по времени для каждого значения во входных данных, например:

for x in data:    for y in data:        print(x, y)

Пузырьковая сортировкаявляется отличным примером квадратичной временной сложности, поскольку для каждого значения, которое необходимо сравнить со всеми другими значениями в списке, давайте рассмотрим пример:

def bubble_sort(data):    swapped = True    while swapped:        swapped = False        for i in range(len(data)-1):            if data > data:                data, data = data, data                swapped = Trueif __name__ == '__main__':    data =     bubble_sort(data)    print(data)

Применение метода sleep

Python requests post

Выполнение многих задач в программировании так или иначе связано с течением времени. Иногда программа должна прекращать ход своего выполнения на определенное количество секунд, минут или часов. Это вполне может потребоваться в тех случаях, когда компьютер взаимодействует с какой-либо внешней системой, например, базой данных, которая должна завершить выполнение собственных задач, прежде чем перейти к следующему действию.

Перевести программу в ждущий режим, временно заморозив ее работу, можно при помощи метода sleep, доступного в модуле time. Его единственным аргументом является количество секунд, которое следует выждать программе, прежде чем перейти к дальнейшему шагу из прописанного алгоритма. В следующем фрагменте кода функция sleep работает 10 секунд.

import time
pause = 10
print("Program started...")
time.sleep(pause)
print(str(pause) + " seconds passed.")

Program started...
10 seconds passed.

Как можно увидеть из результатов выполнения кода, вначале на экран выводится стартовое сообщение, после чего программа прекращает свою работу ровно на 10 секунд, поскольку метод sleep получает переменную pause в качестве аргумента. Затем отображается последняя запись, информирующая пользователя о том, какое количество секунд длилась задержка.

Зачастую нам требуется сделать задержку в миллисекундах

Обратите внимание, что параметр функции sleep не обязательно должен быть целым числом.. Таким образом, чтобы сделать задержку в 100 миллисекунд, надо написать

Таким образом, чтобы сделать задержку в 100 миллисекунд, надо написать .

time.time

Как работает timeit в python?

Функция time.time отображает время в секундах, начиная с эпохи, как число с плавающей запятой. Давайте взглянем:

Python

import time

x = time.time()
print(x) # 1491340367.478385

1
2
3
4

importtime

x=time.time()

print(x)# 1491340367.478385

Весьма просто. Вы можете использовать данную функцию, когда вам нужно сохранить настоящее время в базу данных, но вам не нужно конвертировать его в метод datetime вашей базы данных. Вы можете вспомнить о том, что метод ctime принимает время в секундах, так что мы можем использовать time.time для получения количества секунд для передачи их ctime, вот так:

Python

import time

a = time.ctime(time.time())
print(a) # Wed Apr 5 00:13:47 2017

1
2
3
4

importtime

a=time.ctime(time.time())

print(a)# Wed Apr 5 00:13:47 2017

Если вы обратитесь к документации, чтобы узнать больше о модуле time, или если вы хотите немного поэкспериментировать, вы найдете несколько способов использования данной функции.

Факториал — O (n!)

Параллельные потоки в python

Говорят, что алгоритм имеет факторную сложность времени, когда он растет факториальным образом в зависимости от размера входных данных, например:

2! = 2 x 1 = 23! = 3 x 2 x 1 = 64! = 4 x 3 x 2 x 1 = 245! = 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 1206! = 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 7207! = 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 5.0408! = 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 40.320

Как вы можете видеть, он очень быстро растет даже при небольшом входном размере.

Отличным примером алгоритма, который имеет сложность факторного времени, является алгоритм Heap, который используется для генерации всех возможных перестановокNобъекты.

Согласно сВикипедия:

Давайте посмотрим на пример:

def heap_permutation(data, n):    if n == 1:        print(data)        returnfor i in range(n):        heap_permutation(data, n - 1)        if n % 2 == 0:            data, data = data, data        else:            data, data = data, datadata = heap_permutation(data, len(data))

Результатом будет:

Обратите внимание, что он будет расти факториальным образом, в зависимости от размера входных данных, поэтому мы можем сказать, что алгоритм имеет факторную сложность времени O (n!). Еще один замечательный примерЗадача коммивояжера,

Еще один замечательный примерЗадача коммивояжера,

Важные заметки

Важно отметить, что при анализе временной сложности алгоритма с несколькими операциями нам необходимо описать алгоритм на основе наибольшей сложности среди всех операций. Например:

def my_function(data):    first_element = data    for value in data:        print(value)for x in data:        for y in data:            print(x, y

Даже если операции в «my_function» не имеют смысла, мы видим, что он имеет несколько временных сложностей: O (1) + O (n) + O (n²). Таким образом, при увеличении размера входных данных узким местом этого алгоритма будет операция, которая принимает O (n²). Исходя из этого, мы можем описать временную сложность этого алгоритма как O (n²).

Шпаргалка Big-O

Чтобы сделать вашу жизнь проще, здесь вы можете найти лист с временной сложностью операций в наиболее распространенных структурах данных.

Операции с общей структурой данных:http://bigocheatsheet.com/

Вот еще один лист со сложностью времени наиболее распространенных алгоритмов сортировки.

Алгоритмы сортировки массивов:http://bigocheatsheet.com/

Почему важно знать все это?

Если после прочтения всей этой истории у вас все еще есть сомнения относительно важности понимания сложности времени и обозначения Big-O, давайте уточним некоторые моменты. Даже при работе с современными языками, такими как Python, который предоставляет встроенные функции, такие как алгоритмы сортировки, когда-нибудь вам, вероятно, потребуется реализовать алгоритм для выполнения некоторой операции с определенным объемом данных

Изучая сложность времени, вы поймете важную концепцию эффективности и сможете найти узкие места в вашем коде, которые следует улучшить, главным образом при работе с огромными наборами данных

Даже при работе с современными языками, такими как Python, который предоставляет встроенные функции, такие как алгоритмы сортировки, когда-нибудь вам, вероятно, потребуется реализовать алгоритм для выполнения некоторой операции с определенным объемом данных. Изучая сложность времени, вы поймете важную концепцию эффективности и сможете найти узкие места в вашем коде, которые следует улучшить, главным образом при работе с огромными наборами данных.

Кроме того, если вы планируете подать заявку на должность инженера-программиста в такой крупной компании, как Google, Facebook, Twitter и Amazon, вам нужно быть готовым ответить на вопросы о сложности времени, используя нотацию Big-O.

Ссылки

Вычислительная сложность:https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_complexity
Биг-О нотация:https://en.wikipedia.org/wiki/Big_O_notation
Сложность времени:https://en.wikipedia.org/wiki/Time_complexity
Шпаргалка Big-O:http://bigocheatsheet.com/
Кофе-брейк введение во временную сложность алгоритмов:https://vickylai.com/verbose/a-coffee-break-introduction-to-time-complexity-of-algorithms/

Adding a Python sleep() Call With GUIs

Command-line applications aren’t the only place where you might need to add Python calls. When you create a Graphical User Interface (GUI), you’ll occasionally need to add delays. For example, you might create an FTP application to download millions of files, but you need to add a call between batches so you don’t bog down the server.

GUI code will run all its processing and drawing in a main thread called the event loop. If you use inside of GUI code, then you’ll block its event loop. From the user’s perspective, the application could appear to freeze. The user won’t be able to interact with your application while it’s sleeping with this method. (On Windows, you might even get an alert about how your application is now unresponsive.)

Fortunately, there are other methods you can use besides . In the next few sections, you’ll learn how to add Python calls in both Tkinter and wxPython.

Использование Event.wait() в многопоточности Python

Модуль предоставляет , которого можно использовать как . Однако преимущество в том, что он более отзывчив. Причина в том, что когда событие установлено, программа сразу выходит из цикла. В Python с коду надо будет подождать завершения вызова до выхода из потока.

Причина, по которой здесь лучше использовать в том, что он не блокируется, в то время, как блокируется. Это значит, что при использовании вы заблокируете выполнение основного потока, пока тот будет ждать завершения вызова . решает данную проблему. Более подробнее прочитать о принципах работы потоков можно в .

Далее показан пример добавления в Python вызова с :

Python

import logging
import threading

def worker(event):
while not event.isSet():
logging.debug(«рабочий поток вносится»)
event.wait(1)

def main():
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG,
format=»%(relativeCreated)6d %(threadName)s %(message)s»
)
event = threading.Event()

thread = threading.Thread(target=worker, args=(event,))
thread_two = threading.Thread(target=worker, args=(event,))
thread.start()
thread_two.start()

while not event.isSet():
try:
logging.debug(«Добавление из главного потока»)
event.wait(0.75)
except KeyboardInterrupt:
event.set()
break

if __name__ == «__main__»:
main()

1
2
3
4
5
6

8
9
10
11
12
13

15
16
17
18
19
20
21
22
23

25
26
27
28
29
30

importlogging

importthreading

defworker(event)

whilenotevent.isSet()

logging.debug(«рабочий поток вносится»)

defmain()

logging.basicConfig(

level=logging.DEBUG,

format=»%(relativeCreated)6d %(threadName)s %(message)s»

)

thread=threading.Thread(target=worker,args=(event,))

thread_two=threading.Thread(target=worker,args=(event,))

thread.start()

thread_two.start()

whilenotevent.isSet()

try

logging.debug(«Добавление из главного потока»)

exceptKeyboardInterrupt

event.set()

break

if__name__==»__main__»

main()

В данном примере создается и передается к . Вспомните, что в предыдущем примере вместо этого передавался словарь.

Затем устанавливаются циклы для проверки, настроено ли событие . Если это не так, тогда код выведет сообщение и немного подождет перед повторной проверкой. Для установки события можно воспользоваться комбинацией . Как только событие установлено, вернется, и цикл оборвется, завершив программу.

Рассмотрите подробнее код выше. Как бы вы передали разное время сна каждому работающему потоку? Справитесь с задачей? Не бойтесь экспериментировать!

Using Event().wait

The Event().wait method comes from the threading module. Event.wait() method will halt the execution of any process for the number of seconds it takes as an argument. The working of Event is shown in the example below:

Example:

The code is using Event().wait(5).The number 5 is the number of seconds the code will delay to go to the next line that calls the function display(). Once the 5 seconds are done, the function display() will be called, and the message will be printed inside in the terminal.

from threading import Event

print('Code Execution Started')

def display():
    print('Welcome to Guru99 Tutorials')


Event().wait(5) 
display()

Output:

Code Execution Started
Welcome to Guru99 Tutorials

Examples¶

It is possible to provide a setup statement that is executed only once at the beginning:

$ python -m timeit -s 'text = "sample string"; char = "g"'  'char in text'
5000000 loops, best of 5: 0.0877 usec per loop
$ python -m timeit -s 'text = "sample string"; char = "g"'  'text.find(char)'
1000000 loops, best of 5: 0.342 usec per loop

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"')
0.41440500499993504
>>> timeit.timeit('text.find(char)', setup='text = "sample string"; char = "g"')
1.7246671520006203

The same can be done using the class and its methods:

>>> import timeit
>>> t = timeit.Timer('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"')
>>> t.timeit()
0.3955516149999312
>>> t.repeat()

The following examples show how to time expressions that contain multiple lines.
Here we compare the cost of using vs. /
to test for missing and present object attributes:

$ python -m timeit 'try:' '  str.__bool__' 'except AttributeError:' '  pass'
20000 loops, best of 5: 15.7 usec per loop
$ python -m timeit 'if hasattr(str, "__bool__"): pass'
50000 loops, best of 5: 4.26 usec per loop

$ python -m timeit 'try:' '  int.__bool__' 'except AttributeError:' '  pass'
200000 loops, best of 5: 1.43 usec per loop
$ python -m timeit 'if hasattr(int, "__bool__"): pass'
100000 loops, best of 5: 2.23 usec per loop

>>> import timeit
>>> # attribute is missing
>>> s = """\
... try:
...     str.__bool__
... except AttributeError:
...     pass
... """
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.9138244460009446
>>> s = "if hasattr(str, '__bool__'): pass"
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.5829014980008651
>>>
>>> # attribute is present
>>> s = """\
... try:
...     int.__bool__
... except AttributeError:
...     pass
... """
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.04215312199994514
>>> s = "if hasattr(int, '__bool__'): pass"
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.08588060699912603

To give the module access to functions you define, you can pass a
setup parameter which contains an import statement:

def test():
    """Stupid test function"""
    L = i for i in range(100)]

if __name__ == '__main__'
    import timeit
    print(timeit.timeit("test()", setup="from __main__ import test"))

Another option is to pass to the globals parameter, which will cause the code
to be executed within your current global namespace. This can be more convenient
than individually specifying imports:

def f(x):
    return x**2
def g(x):
    return x**4
def h(x):
    return x**8

import timeit
print(timeit.timeit('', globals=globals()))

Измерение производительности кода.

Описание:

Класс модуля предназначен для измерения скорости выполнения небольших фрагментов кода.

Конструктор класса принимает аргумент заявления , которое будет измерено и дополнительный аргумент , используемый для настройки выполнения заявления , а так же функцию таймера . Оба оператора по умолчанию имеют значение .

Функция таймера зависит от платформы, дополнительно смотрите документацию к вашей OS и модуль .

Аргументы и также могут содержать несколько операторов, разделенных или переводы строк, если они не содержат многострочных строковых литералов.

Выражение, переданное в по умолчанию будет выполняться в пространстве имен . Этим поведением можно управлять, передавая пространство имен в аргумент .

Чтобы измерить время выполнения выражения , используйте метод . Методы и являются вспомогательными методами для вызова несколько раз.

Время выполнения кода настройки исключается из общего времени запуска.

Параметры и также могут принимать объекты, которые можно вызывать без аргументов. Это встроит вызовы в них в функцию таймера, которая затем будет выполнена методом

Обратите внимание, что временные издержки в этом случае немного больше из-за дополнительных вызовов функций

Методы объекта .

Метод возвращает время выполнения основного выражения . Метод выполняет выражение настройки один раз, а затем возвращает время, необходимое для выполнения основного выражения количество раз, измеренное в секундах как число с плавающей запятой. Аргумент — это число раз в цикле, по умолчанию равное одному миллиону. Основное выражение , выражение настройки и функция таймера передаются в конструктор класса .

Примечание. По умолчанию метод во время выполнения временно отключает сборку мусора. Преимущество этого подхода в том, что он делает независимые тайминги более сопоставимыми. Недостатком является то, что может быть важным компонентом производительности измеряемой функции. Если это так, то может быть повторно включен в качестве первого оператора в строке установки.

>>> import timeit
>>> timeit.Timer('for i in range(10): oct(i)', 'gc.enable()').timeit()
# 0.7002408580010524

Метод автоматически определяет, сколько раз нужно вызвать .

Это удобная функция, которая вызывает несколько раз, так что общее время >= 0.2 секунд и возвращая возможное количество циклов, время, затраченное на это количество циклов. Вызывает с возрастающими числами из последовательности 1, 2, 5, 10, 20, 50,… до тех пор, пока время не станет не менее 0,2 секунды.

Если обратный вызов задан и не равен , то он будет вызываться после каждого испытания с двумя аргументами:

callback(number, time_taken)

Метод вызывает несколько раз.

Это удобная функция, которая вызывает метод несколько раз, возвращая список результатов. Первый аргумент указывает, сколько раз вызывать метод . Второй аргумент указывает число циклов выполнения проверяемого кода.

Примечание. Это не очень полезно. В типичном случае самое низкое значение дает нижнюю границу для того, насколько быстро ваша машина может выполнить данный фрагмент кода. Более высокие значения в векторе результатов, как правило, вызваны не изменчивостью скорости Python, а другими процессами, влияющими на точность синхронизации. Таким образом, результата, вероятно, является единственным числом, которое вас должно заинтересовать. После этого вы должны смотреть на весь вектор и применять здравый смысл, а не статистику.

Метод помощник для печати трассировки из временного кода.

Типичное использование:

t = Timer(...)
try
    # или t.repeat(...)
    t.timeit(...)
except Exception
    t.print_exc()

Преимущество по сравнению со стандартным отслеживанием заключается в том, что будут отображаться исходные строки в скомпилированном шаблоне. Необязательный аргумент указывает, куда отправляется трассировка. По умолчанию это .

Вызов sleep() с Async IO на примерах

Асинхронные возможности были добавлены в Python 3.4, и с тех пор данный аспект постоянно распространяется и улучшается. Асинхронное программирование является типом параллельного программирования, что позволяет одновременно запускать множество задач. По завершении задачи выводится уведомления для основного потока.

Модуль asyncio позволяет добавлять в Python вызов асинхронно.

Вот пример, данный в официальной документации Python:

import asyncio

async def main():
print(‘Hello …’)
await asyncio.sleep(1)
print(‘… World!’)

# Python 3.7+
asyncio.run(main())

1
2
3
4
5
6
7
8
9

import asyncio

async def main()

print(‘Hello …’)

await asyncio.sleep(1)

print(‘… World!’)

# Python 3.7+

asyncio.run(main())

В данном примере запускается , что погружается в сон на секунду между двумя вызовами .

Вот более подробный пример из раздела о Сопрограммах и задачах документации :

import asyncio
import time

async def output(sleep, text):
await asyncio.sleep(sleep)
print(text)

async def main():
print(f»Started: {time.strftime(‘%X’)}»)
await output(1, ‘First’)
await output(2, ‘Second’)
await output(3, ‘Third’)
print(f»Ended: {time.strftime(‘%X’)}»)

# Python 3.7+
asyncio.run(main())

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

import asyncio

import time

async def output(sleep,text)

await asyncio.sleep(sleep)

print(text)

async def main()

print(f»Started: {time.strftime(‘%X’)}»)

await output(1,’First’)

await output(2,’Second’)

await output(3,’Third’)

print(f»Ended: {time.strftime(‘%X’)}»)

# Python 3.7+

asyncio.run(main())

В данном коде создается рабочий поток , что принимает количество секунд для и выводит . После этого используется ключевое слово Python для ожидания запуска кода . Здесь требуется , так как был отмечен как функция , и теперь не может вызываться как обычная функция.

При запуске кода программа выполнит 3 раза. Код будет ждать 1, 2 и 3 секунды, общее время ожидания равно 6 секундам. Можно также переписать код таким образом, чтобы задачи выполнялись параллельно:

import asyncio
import time

async def output(text, sleep):
while sleep > 0:
await asyncio.sleep(1)
print(f'{text} counter: {sleep} seconds’)
sleep -= 1

async def main():
task_1 = asyncio.create_task(output(‘First’, 1))
task_2 = asyncio.create_task(output(‘Second’, 2))
task_3 = asyncio.create_task(output(‘Third’, 3))
print(f»Started: {time.strftime(‘%X’)}»)
await task_1
await task_2
await task_3
print(f»Ended: {time.strftime(‘%X’)}»)

if __name__ == ‘__main__’:
asyncio.run(main())

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

import asyncio

import time

async def output(text,sleep)

whilesleep>

await asyncio.sleep(1)

print(f'{text} counter: {sleep} seconds’)

sleep-=1

async def main()

task_1=asyncio.create_task(output(‘First’,1))

task_2=asyncio.create_task(output(‘Second’,2))

task_3=asyncio.create_task(output(‘Third’,3))

print(f»Started: {time.strftime(‘%X’)}»)

await task_1

await task_2

await task_3

print(f»Ended: {time.strftime(‘%X’)}»)

if__name__==’__main__’

asyncio.run(main())

Теперь вы используете концепт задач, что можно создать через . При использовании задач в Python будет запускать задачи асинхронно. Таким образом, выполнение программы завершится через 3 секунды вместо 6.

datetime.date

Python может представлять даты различными способами. Для начала, рассмотрим формат datetime.date, так как это один из самых простых объектов date.

Python

print( datetime.date(2012, 13, 14) )

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
builtins.ValueError: month must be in 1..12

1
2
3
4
5

print(datetime.date(2012,13,14))

Traceback(most recent call last)

File»<string>»,line1,in<fragment>

builtins.ValueErrormonth must be in1..12

Python

print(datetime.date(2012, 12, 14)) # datetime.date(2012, 12, 14)

1	print(datetime.date(2012,12,14))# datetime.date(2012, 12, 14)

В данном коде показано, как создать простой объект даты. Класс date принимает три аргумента: год, месяц и день. Если вы укажите неправильное значение, вы увидите ошибку ValueError, как в случае выше. В противном случае вы увидите, что объект datetime.date вернулся. Давайте взглянем на еще один пример:

Python

import datetime
d = datetime.date(2012, 12, 14)

print(d.year) # 2012
print(d.day) # 14
print(d.month) # 12

1
2
3
4
5
6

importdatetime

d=datetime.date(2012,12,14)

print(d.year)# 2012

print(d.day)# 14

print(d.month)# 12

Здесь мы присваиваем объекту date переменную d. Теперь мы можем получить доступ к различным компонентам даты по названиям, таким как d.year или d.month. Давайте посмотрим, какой сейчас день:

Python

import datetime

print(datetime.date.today()) # datetime.date(2017, 4, 5)

1
2
3

importdatetime

print(datetime.date.today())# datetime.date(2017, 4, 5)

Это может быть полезно, когда вам нужно записать, какой сейчас день. Или, если вам нужно выполнить основанный на сегодняшней дате расчет. Мелочь, а приятно.

Вызов sleep() в Tkinter и wxPython

Вызовы в Python можно добавить не только для приложений командной строки. При создании графического пользовательского интерфейса (GUI) периодически нужно добавлять отсрочки. К примеру, при создании приложения FTP для скачивания около миллиона файлов будет разумно добавить вызов между партиями, чтобы снизить нагрузку на сервер.

GUI код выполнит всю обработку в основном потоке, называемом циклом обработки событий, или event loop. При использовании внутри кода GUI заблокируется цикл обработки событий.

К счастью, помимо , можно использовать некоторые другие методы специально для этой задачи. Далее мы рассмотрим, как добавить вызовы в Tkinter и wxPython.

time.sleep

Функция time.sleep дает разработчику возможность приостановить выполнение его скрипта на определенное количество секунд. Это можно сравнить с добавлением функции «Пауза» в вашу программу. Я нашел этот класс особенно полезным, когда мне нужно было подождать несколько секунд, пока закроется файл, или база данных закончит выполнять свою задачу. Давайте взглянем на пример. Откройте новое окно в IDLE и сохраните следующий код:

Python

import time

for x in range(5):
time.sleep(2)
print(«Slept for 2 seconds»)

1
2
3
4
5

importtime

forxinrange(5)

time.sleep(2)

print(«Slept for 2 seconds»)

Теперь запустите этот код в IDLE. Сделав это, вы увидите фразу «Slept for 2 seconds» пять раз, с интервалом в 2 секунды между каждым сообщением. Это очень легко в использовании!

Метод CallLater() — Погружение в сон для wxPython Python

Между wxPython и Tkinter есть два важных различия:

В wxPython намного больше виджетов;
wxPython стремится выглядеть нативным на любой платформе.

Фреймворк wxPython не поставляется с Python вместе, поэтому его нужно установить wxPython самостоятельно. Если вы не знакомы с wxPython, можете изучить курс из 55 уроков по wxPython.

Для добавления вызова в wxPython можно использовать :

Python

import wx

class MyFrame(wx.Frame):
def __init__(self):
super().__init__(parent=None, title=’Привет, мир!’)
wx.CallLater(4000, self.delayed)
self.Show()

def delayed(self):
print(‘Я задержался’)

if __name__ == ‘__main__’:
app = wx.App()
frame = MyFrame()
app.MainLoop()

1
2
3
4
5

7
8
9
10
11
12
13
14
15

importwx

classMyFrame(wx.Frame)

def__init__(self)

super().__init__(parent=None,title=’Привет, мир!’)

self.Show()

defdelayed(self)

print(‘Я задержался’)

if__name__==’__main__’

app=wx.App()

frame=MyFrame()

app.MainLoop()

Здесь напрямую создается подкласс и затем вызывается . Данная функция принимает такие же параметры, что и в Tkinter:

Количество миллисекунд для сна;
Метод который вызовется сразу после завершения сна.

При запуске данного кода появится небольшое пустое окно без виджетов. Через 4 секунды в стандартном потоке вывода (stdout) появится строка .

Одним из преимуществ является его поточная безопасность. Данный метод можно использовать внутри потока для вызова функции, что в основном приложении .

Заключение

В данном руководстве вы познакомились с новой полезной техникой для работы в Python. Теперь вы знаете, как добавить задержку для ускорения работы приложений и предотвращения использование ими системных ресурсов. Вы также можете использовать вызовы Python , чтобы помочь графическому интерфейсу GUI работать более эффективно. Все это может усовершенствовать опыт пользователя при работе в приложении.

Подведем итоги. Основные, рассмотренные в статье инструменты, для добавления вызовов в Python:

;
Декораторы;
Потоки;
;
Tkinter;
wxPython;

Теперь вы можете использовать полученные знания и погружать ваш код на Python в сон.

Получение форматированной строки с датой и временем.

Описание:

Функция модуля преобразовывает кортеж или структуру времени , представляющие время, возвращаемое или в строку, указанную форматом .

Если аргумент не указан, используется текущее время, возвращаемое функцией . Формат должен быть строкой. Если какое-либо поле в структуре находится вне допустимого диапазона, то вызывается исключение .

Значение 0 является допустимым аргументом для любой позиции в именованном кортеже структуры. Если это некорректный параметр, то значение принудительно устанавливается на правильное.

Следующие директивы могут быть встроены в строку формата. Они отображаются без указания необязательной ширины поля и точности и заменяются указанными символами в результате работы :

Директива	Смысл	Примечание
	Сокращенное название дня недели.
	Полное название дня недели.
	Сокращенное название месяца в локали.
	Полное название месяца в локали.
	Соответствующая локали дата и время.
	День месяца в виде десятичного числа .
	Час (24-часовой формат) в виде десятичного числа .
	Час (12-часовой формат) в виде десятичного числа .
	День года в виде десятичного числа .
	Месяц как десятичное число .
	Минута в виде десятичного числа .
	Либо AM, либо PM в 12-часовом формате.	(1)
	Секунды как десятичное число .	(2)
	Номер недели в году (воскресенье — первый день недели) в виде десятичного числа . Все дни в новом году, предшествующем первому воскресенью, считаются на неделе 0.	(3)
	День недели в виде десятичного числа .
	Номер недели в году (понедельник — первый день недели) в виде десятичного числа . Все дни в новом году, предшествующем первому понедельнику, считаются на неделе 0.	(3)
	Соответствующее представление даты локали.
	Соответствующее время локали.
	Год без века как десятичное число .
	Год с веком как десятичное число.
	Смещение часового пояса, указывающее положительную или отрицательную разницу во времени относительно времени UTC/GMT в формате +ЧЧММ или -ЧЧММ, где Ч представляет цифры часа, а М представляет цифры минуты .
	Название часового пояса (без символов, если часовой пояс не существует).
	Буквальный символ ‘%’.

Примечание:

При использовании с функцией директива влияет только на час выходного поля, если для анализа часа используется директива .
Диапазон действителен от 0 до 61. Значение 60 действительно в метках времени, представляющих високосные секунды, а значение 61 поддерживается по историческим причинам.
При использовании с функцией директивы и используются только в вычислениях, когда указаны день недели и год.

Примеры использования:

Формат даты, указанным в стандарте электронной почты RFC 2822.

>>> from time import gmtime, strftime
>>> strftime("%a, %d %b %Y %H:%M:%S +0000", gmtime())
# 'Fri, 24 Apr 2020 16:22:54 +0000'

Формат даты для записи в базу данных.

>>> from time
>>> time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())
# '2020-04-24'

Человеческий формат даты, используемый в обиходе.

Python sleep(): Как выполнить код с задержкой?

Знакома ли вам ситуация, когда программа Python должна выполняться не сразу? В большинстве случаев требуется, чтобы код запускался как можно скорее. Однако порой перед работой оптимальнее будет дать программе немного поспать.

В Python есть возможность вызвать функцию для симуляции задержки в выполнении программы. Быть может, вам нужно дождаться загрузки, скачивания или появления графического объекта на экране. Также может потребоваться сделать паузу между вызовами к веб API или запросами к базе данных. В таких случаях поможет добавление вызова функции в программу.

Главные аспекты данного руководства по вызову в Python:

;
Декораторы;
Потоки;
Async IO;
Графический пользовательский интерфейс GUI.

Данная статья предназначена для разработчиков Python среднего уровня, что стремятся повысить свою квалификацию. Если это похоже на вас, приступим!

Вызов sleep() в потоках

Могут возникнуть ситуации, когда в Python требуется добавить вызов для потока. К примеру, запуск скрипта миграции для базы данных с миллионами записей

Здесь важно избежать простоя, а также не ждать дольше необходимого для завершения миграции, поэтому можно использовать потоки

На заметку: Потоки являются одним из методов использования конкурентности в Python. Можно запустить несколько потоков одновременно, чтобы увеличить производительность приложения.

Чтобы клиенты не замечали какого-либо замедления, каждый поток должен работать в течение короткого периода времени, а затем уходить в сон. Есть два способа сделать это:

Использовать как ранее;
Использовать из модуля ;

Начнем с разбора .

Using asyncio.sleep function available from (Python 3.4 or higher)

You can make use of asyncio.sleep with python version 3.4 and higher. To make use of the asyncio sleep method, you need to add async and await to the function, as shown in the example below:

Example:

The script has a function call display() that prints a message «Welcome to Guru99 tutorials». There are two keywords used in the function async and await. The async keyword is added at the start of the function definition, and await is added just before the asyncio.sleep(). Both the keywords async / await are meant to handle the asynchronous task.

When the function display() is called, and it encounters await asyncio.sleep(5), the code will sleep or halt at that point for 5 seconds and, once done, will print the message.

import asyncio

print('Code Execution Started')

async def display():
    await asyncio.sleep(5)
    print('Welcome to Guru99 Tutorials')

asyncio.run(display())

Output:

Code Execution Started
Welcome to Guru99 Tutorials

Timezone Constants¶

The offset of the local DST timezone, in seconds west of UTC, if one is defined.
This is negative if the local DST timezone is east of UTC (as in Western Europe,
including the UK). Only use this if is nonzero. See note below.

Nonzero if a DST timezone is defined. See note below.

The offset of the local (non-DST) timezone, in seconds west of UTC (negative in
most of Western Europe, positive in the US, zero in the UK). See note below.

A tuple of two strings: the first is the name of the local non-DST timezone, the
second is the name of the local DST timezone. If no DST timezone is defined,
the second string should not be used. See note below.

Note

For the above Timezone constants (, , ,
and ), the value is determined by the timezone rules in effect
at module load time or the last time is called and may be incorrect
for times in the past. It is recommended to use the and
results from to obtain timezone information.