在python中datedelta使用方法？datetime.timedelta對(duì)象代表兩個(gè)時(shí)間之間的的時(shí)間差，兩個(gè)date或datetime對(duì)象之和時(shí)是可以趕往一個(gè)timedelta對(duì)象。構(gòu)造函數(shù)：

在python中datedelta使用方法？

datetime.timedelta對(duì)象代表兩個(gè)時(shí)間之間的的時(shí)間差，兩個(gè)date或datetime對(duì)象之和時(shí)是可以趕往一個(gè)timedelta對(duì)象。

構(gòu)造函數(shù)：

classdatetime.timedelta([days[,seconds[,microseconds[,milliseconds[,minutes[,hours[,weeks]]]]]]])

所有參數(shù)可選，且系統(tǒng)默認(rèn)也是0，參數(shù)的值也可以是整數(shù)，浮點(diǎn)數(shù)，正數(shù)或負(fù)數(shù)。

內(nèi)部只讀取days，seconds，microseconds，其他參數(shù)的值會(huì)手動(dòng)按不勝感激規(guī)則抓裝換：

1millisecond（毫秒）轉(zhuǎn)換的成1000microseconds（微秒）

1minute轉(zhuǎn)換的成60seconds

1hour轉(zhuǎn)換成3600seconds

1week轉(zhuǎn)換成7days

三個(gè)參數(shù)的取值范圍三個(gè)為：

0microseconds1000000

0seconds3600*24(thenumberthesecondsacrossone day)

-999999999days999999999

如果不是任意參數(shù)是float，且小數(shù)點(diǎn)后多含microseconds部分，那么microseconds的值為所有參數(shù)的微秒部分的總和（保留2位小數(shù)）

datetime模塊中包含表示時(shí)區(qū)信息的什么對(duì)象？

datetime模塊是python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中最常用的時(shí)間處理庫(kù)，絕對(duì)無(wú)法防范一些很簡(jiǎn)單時(shí)間相關(guān)的操作需求。datetime庫(kù)除了date、time、datetime、timedelta、tzinfo和timezone。

如何使用Python腳本分析CPU使用情況的？

怎么跟蹤Python腳本建議使用時(shí)CPU建議使用情況，需要重點(diǎn)關(guān)注以上幾個(gè)方面：

1、cProfile

2、line_profiler

3、pprofile

4、vprof

測(cè)量CPU使用率，比較多不使用與內(nèi)存分析中使用腳本相同的腳本，具體一點(diǎn)追加：

在PyPy2中，你是需要不使用與之對(duì)付的pip版本：

cProfile

在繼續(xù)討論CPU分析時(shí)，應(yīng)用最廣的工具之一是cProfile，要注意是只不過(guò)它內(nèi)置在CPython2和PyPy2中。這是一個(gè)確定性的分析器，意味著在運(yùn)行程序時(shí)會(huì)收集一組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，.例如我們代碼的各個(gè)部分的執(zhí)行次數(shù)或想執(zhí)行時(shí)間。再者，cProfile在系統(tǒng)上的開銷比其他內(nèi)置的分析器（配置文件）要低。

line_profiler

此分析器上路子級(jí)可以提供關(guān)於工作負(fù)載的信息。它在用Cython在C中實(shí)現(xiàn)方法，并將其與cProfile參與比較時(shí)發(fā)現(xiàn)到其本身小點(diǎn)的開銷。

源代碼這個(gè)可以在這里可以找到，也是可以在這里可以找到PyPI頁(yè)面。與cProfile相比，它本身完全不一樣的開銷，但卻要花廢12倍的時(shí)間來(lái)查看配置文件。

要建議使用它，你必須先是從pip去添加它：virtualenvinstall pip install Cython ipython5.4.1line_profiler（CPython2）。這個(gè)分析器的一個(gè)主要注意缺點(diǎn)是它不意見PyPy。

pprofile

pprofile是一個(gè)“線程測(cè)量和統(tǒng)計(jì)的純python分析什么器”。

它被line_profiler的啟發(fā)，能修復(fù)了很多缺點(diǎn)，但而它徹底用Python編寫，所以它也可以不與PyPy成功建議使用。與cProfile相比較，在用CPython時(shí)的分析時(shí)間要多28倍，而使用PyPy時(shí)，分析時(shí)間要多8倍，而且細(xì)節(jié)水平十分細(xì)化。

vprof

vprof是一個(gè)Python講器，為各種Python程序特性（如正常運(yùn)行時(shí)間和內(nèi)存在用）需要提供相當(dāng)豐富的可視化可視化。它是一個(gè)基于條件Node.JS的圖形化的沒顯示在網(wǎng)頁(yè)中的結(jié)果。