Как проверить время работы программы python

Содержание

У меня есть программа командной строки в Python, который занимает некоторое время, чтобы закончить. Я хочу знать точное время, которое нужно, чтобы закончить бег.

и timeit module, но, похоже, это только для небольших фрагментов кода. Я хочу засечь время всей программы.

автор: Peter Mortensen

24 ответов

самый простой способ в Python:

import time start_time = time.time() main() print(«— %s seconds —» % (time.time() — start_time))

это предполагает, что ваша программа занимает по крайней мере десятую часть секунды для запуска.

— 0.764891862869 seconds —
автор: rogeriopvl

Я положил это timing.py модуль в свои

автор: PaulMcG

в Linux или UNIX:

time python yourprogram.py
автор: steveha
import time start_time = time.clock() main() print time.clock() — start_time, «seconds»

time.clock() возвращает процессорное время, что позволяет рассчитать только время, используемое этим процессом (в Unix в любом случае). В документации говорится:»в любом случае, это функция для использования для бенчмаркинга Python или алгоритмов синхронизации»

Как измерить быстродействие кода. Python. Александр Килинкаров

автор: newacct

Мне очень нравится ответ пола Макгира, но я использую Python3. Итак, для тех, кому интересно: вот модификация его ответа, которая работает с Python 3 на *nix (я полагаю, под Windows, что часы () должны использоваться вместо time ()):

#python3 import atexit from time import time, strftime, localtime from datetime import timedelta def secondsToStr(elapsed=None): if elapsed is None: return strftime(«%Y-%m-%d %H:%M:%S», localtime()) else: return str(timedelta(seconds=elapsed)) def log(s, elapsed=None): line = «=»*40 print(line) print(secondsToStr(), ‘-‘, s) if elapsed: print(«Elapsed time:», elapsed) print(line) print() def endlog(): end = time() elapsed = end-start log(«End Program», secondsToStr(elapsed)) start = time() atexit.register(endlog) log(«Start Program»)

Если вы считаете это полезным, вы все равно должны проголосовать за его ответ вместо этого, так как он сделал большую часть работы ;).

автор: Nicojo

вы можете использовать профайл python profiler для измерения процессорного времени и дополнительно, сколько времени тратится внутри каждой функции и сколько раз вызывается каждая функция. Это очень полезно, если вы хотите улучшить производительность вашего скрипта, не зная, с чего начать. ответ к другому вопросу SO довольно хорошо. Всегда хорошо посмотреть в документы тоже.

вот пример того, как профилировать скрипт с помощью cProfile из командной строки:

$ python -m cProfile euler048.py 1007 function calls in 0.061 CPU seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 0.061 0.061 :1() 1000 0.051 0.000 0.051 0.000 euler048.py:2() 1 0.005 0.005 0.061 0.061 euler048.py:2() 1 0.000 0.000 0.061 0.061 1 0.002 0.002 0.053 0.053 1 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0.003 0.003 0.003 0.003
автор: jacwah

мне нравится вывод datetime модуль обеспечивает, где объекты перепада времени показывают дни, часы, минуты etc. по мере необходимости в удобочитаемом виде.

Расчёт времени выполнения программы на python #short

from datetime import datetime start_time = datetime.now() # do your work here end_time = datetime.now() print(‘Duration: <>’.format(end_time — start_time))

пример вывода, например

Duration: 0:00:08.309267
Duration: 1 day, 1:51:24.269711
import time from datetime import timedelta start_time = time.monotonic() end_time = time.monotonic() print(timedelta(seconds=end_time — start_time))
автор: metakermit

еще лучше для Linux: /usr/bin/time

$ /usr/bin/time -v python rhtest2.py Command being timed: «python rhtest2.py» User time (seconds): 4.13 System time (seconds): 0.07 Percent of CPU this job got: 91% Elapsed (wall clock) time (h:mm:ss or m:ss): 0:04.58 Average shared text size (kbytes): 0 Average unshared data size (kbytes): 0 Average stack size (kbytes): 0 Average total size (kbytes): 0 Maximum resident set size (kbytes): 0 Average resident set size (kbytes): 0 Major (requiring I/O) page faults: 15 Minor (reclaiming a frame) page faults: 5095 Voluntary context switches: 27 Involuntary context switches: 279 Swaps: 0 File system inputs: 0 File system outputs: 0 Socket messages sent: 0 Socket messages received: 0 Signals delivered: 0 Page size (bytes): 4096 Exit status: 0

нормально, просто time является более простой оболочкой, построенной, что тени более способны /usr/bin/time .

автор: u0b34a0f6ae

решение rogeriopvl отлично работает, но если вам нужна более конкретная информация, вы можете использовать встроенный профилировщик python. Проверьте эту страницу:

профилировщик говорит вам много полезной информации, такой как время, проведенное в каждой функции

автор: wezzy

следующий фрагмент печатает истекшее время в хорошем читаемом человеком .

import time from datetime import timedelta start_time = time.time() # # Perform lots of computations. # elapsed_time_secs = time.time() — start_time msg = «Execution took: %s secs (Wall clock time)» % timedelta(seconds=round(elapsed_time_secs)) print(msg)
автор: Sandeep
from time import time start_time = time() . end_time = time() time_taken = end_time — start_time # time_taken is in seconds hours, rest = divmod(time_taken,3600) minutes, seconds = divmod(rest, 60)
автор: Qina Yan

я посмотрел на модуль timeit, но, похоже, это только для небольших фрагментов кода. Я хочу засечь время всей программы.

$ python -mtimeit -n1 -r1 -t -s «from your_module import main» «main()»

он работает your_module.main() функция один раз и печать прошедшего времени с помощью в качестве таймера.

для измерения времени процессора (например, не включают время time.sleep() ) для каждой функции вы можете использовать profile модуль ( cProfile на Python 2):

$ python3 -mprofile your_module.py

вы могли бы пройти -p to timeit команда выше, если вы хотите использовать тот же таймер, как profile модуль использует.

Ipython «timeit» любой скрипт:

def foo(): %run bar.py timeit foo()
автор: ab-user

времени.clock()

устарел с версии 3.3: поведение этой функции зависит на платформе: используйте perf_counter () или process_time() , в зависимости от ваших требований, иметь четко определенное поведение.

времени.perf_counter()

возвращает значение (в дробных секундах) счетчика производительности, т. е. часы с самым высоким доступным разрешением для измерения короткого продолжительность. Это тут включить время, прошедшее во время сна и общесистемный.

времени.process_time()

возвращает значение (в дробных секундах) суммы системы и время использования процессора для текущего процесса. Это не включить времени во время сна.

start = time.process_time() . do something elapsed = (time.process_time() — start)

Просто Использовать timeit модуль. Он работает как с Python 2, так и с Python 3

import timeit start = timeit.default_timer() #ALL THE PROGRAM STATEMETNS stop = timeit.default_timer() execution_time = stop — start print(«Program Executed in «+execution_time) #It returns time in sec

он возвращается через несколько секунд, и Вы можете иметь время выполнения. Просто, но вы должны написать их в основной функции, которая запускает выполнение программы. Если вы хотите получить время выполнения, даже если вы получаете ошибку, то возьмите свой параметр «Start» и вычислите его как

def sample_function(start,**kwargs): try: #your statements Except: #Except Statements stop = timeit.default_timer() execution_time = stop — start print(«Program Executed in «+execution_time)
автор: Ravi Kumar

есть timeit модуль, который может использоваться для времени выполнения кодов python. Он имеет подробную документацию и примеры в документах python (https://docs.python.org/2/library/timeit.html)

автор: Alfie

Мне тоже нравится ответ пола Макгира и придумал форму контекстного менеджера, которая больше соответствовала моим потребностям.

import datetime as dt import timeit class TimingManager(object): «»»Context Manager used with the statement ‘with’ to time some execution. Example: with TimingManager() as t: # Code to time «»» clock = timeit.default_timer def __enter__(self): «»» «»» self.start = self.clock() self.log(‘n=> Start Timing: <>’) return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): «»» «»» self.endlog() return False def log(self, s, elapsed=None): «»»Log current time and elapsed time if present. :param s: Text to display, use ‘<>’ to format the text with the current time. :param elapsed: Elapsed time to display. Dafault: None, no display. «»» print s.format(self._secondsToStr(self.clock())) if(elapsed is not None): print ‘Elapsed time: <>n’.format(elapsed) def endlog(self): «»»Log time for the end of execution with elapsed time. «»» self.log(‘=> End Timing: <>’, self.now()) def now(self): «»»Return current elapsed time as hh:mm:ss string. :return: String. «»» return str(dt.timedelta(seconds = self.clock() — self.start)) def _secondsToStr(self, sec): «»»Convert timestamp to h:mm:ss string. :param sec: Timestamp. «»» return str(dt.datetime.fromtimestamp(sec))
автор: Gall

для людей данных, использующих Jupyter Notebooks

в ячейку, вы можете использовать Jupyter это %%time волшебная команда для измерения времени выполнения:

%%time [ x**2 for x in range(10000)]

выход
Время процессора: пользователь 4.54 ms, sys: 0 ns, всего: 4.54 ms
Время стены: 4,12 МС

это будет захватывать только время выполнения конкретной ячейки. Если вы хотите записать время выполнения всего ноутбука (т. е. программы), вы можете создать новый ноутбук в тот же каталог и в новом ноутбуке выполните все ячейки:

предположим, что записная книжка выше называется example_notebook.ipynb . В новом блокноте в том же каталоге:

# Convert your notebook to a .py script: !jupyter nbconvert —to script example_notebook.ipynb # Run the example_notebook with -t flag for time %run -t example_notebook

выход
IPython тайминги процессора (оценочные): Пользователь: 0.00 s.
Система: 0.00 s.
Время стены: 0.00 s.

автор: Matt

использовать обновленный ответ metakermit для python 2.7 вам потребуется монотонная.

код будет выглядеть следующим образом:

from datetime import timedelta from monotonic import monotonic start_time = monotonic() end_time = monotonic() print(timedelta(seconds=end_time — start_time))
автор: H0R5E

время выполнения программы Python может быть несовместимым в зависимости от:

та же программа может быть оценена с использованием различных алгоритмов
время работы зависит от алгоритмов
время выполнения варьируется между реализациями
время работы варьируется между компьютерами
время работы не предсказуемо на основе небольших входов

Это потому, что наиболее эффективным способом является использование «Порядок роста» и выучите большую нотацию «о», Чтобы сделать это правильно,https://en.wikipedia.org/wiki/Big_O_notation

в любом случае вы можете попытаться оценить производительность любой программы Python в конкретных шагах подсчета машин в секунду, используя этот простой алгоритм: адаптируйте это к программе, которую вы хотите оценить

import time now = time.time() future = now + 10 step = 4 # why 4 steps? because until here already 4 operations executed while time.time() < future: step += 3 # why 3 again? because while loop execute 1 comparison and 1 plus equal statement step += 4 # why 3 more? because 1 comparison starting while when time is over plus final assignment of step + 1 and print statement print(str(int(step / 10)) + » steps per second»)

надеюсь, это поможет вам.

автор: Manu

я использовал очень простую функцию для синхронизации части выполнения кода:

import time def timing(): start_time = time.time() return lambda x: print(«[s] <>».format(time.time() — start_time, x))

и использовать его, просто вызовите его перед кодом для измерения, чтобы получить функцию синхронизации, затем вызовите функцию после кода с комментариями, и время появится перед комментариями, например:

t = timing() train = pd.read_csv(‘train.csv’, dtype=< ‘id’: str, ‘vendor_id’: str, ‘pickup_datetime’: str, ‘dropoff_datetime’: str, ‘passenger_count’: int, ‘pickup_longitude’: np.float64, ‘pickup_latitude’: np.float64, ‘dropoff_longitude’: np.float64, ‘dropoff_latitude’: np.float64, ‘store_and_fwd_flag’: str, ‘trip_duration’: int, >, parse_dates = [‘pickup_datetime’, ‘dropoff_datetime’], ) t(«Loaded <> rows data from ‘train'».format(len(train)))

тогда выход будет выглядеть так:

[9.35s] Loaded 1458644 rows data from ‘train’

Я чувствую себя немного элегантной таким образом.

Источник: askdev.ru

Как получить time выполнения программы Python?

У меня есть программа командной строки на Python, для завершения которой требуется некоторое время. Я хочу знать точное time , которое требуется для завершения работы.

Я просмотрел модуль timeit , но, похоже, это только для небольших фрагментов кода. Я хочу time всю программу.

25 ответов

1166 Решение rogeriopvl [2009-10-13 03:00:00]

Самый простой способ в Python:

import time start_time = time.time() main() print(«— %s seconds —» % (time.time() — start_time))

Это предполагает, что для выполнения вашей программы требуется не менее десятой секунды.

— 0.764891862869 seconds —

181 PaulMcG [2009-10-13 05:08:00]

Я помещаю этот модуль timing.py в свой собственный каталог site-packages и просто вставляю import timing в начало моего модуля:

import atexit from time import clock def secondsToStr(t): return «%d:%02d:%02d.%03d» % reduce(lambda ll,b : divmod(ll[0],b) + ll[1:], [(t*1000,),1000,60,60]) line = «=»*40 def log(s, elapsed=None): print line print secondsToStr(clock()), ‘-‘, s if elapsed: print «Elapsed time:», elapsed print line print def endlog(): end = clock() elapsed = end-start log(«End Program», secondsToStr(elapsed)) def now(): return secondsToStr(clock()) start = clock() atexit.register(endlog) log(«Start Program»)

Я также могу вызвать timing.log из моей программы, если есть значительные этапы внутри программы, которую я хочу показать. Но только в том числе import timing будет печатать время начала и окончания, а общая истекшая time. (пропустите мою непонятную secondsToStr функцию, она просто форматирует число с плавающей точкой в секундах до hh: mm: ss.sss form.)

Примечание. Версия Python 3 приведенного выше кода может быть найдена здесь или здесь.

131 steveha [2009-10-13 02:59:00]

В Linux или UNIX:

time python yourprogram.py

52 newacct [2009-10-13 04:25:00]

import time start_time = time.clock() main() print time.clock() — start_time, «seconds»

time.clock() возвращает процессор time,, который позволяет рассчитать только time , используемые этим процессом (в любом случае, Unix). В документации говорится: «В любом случае, это функция, используемая для бенчмаркинга Python или алгоритмов синхронизации»

47 Nicojo [2012-09-10 05:03:00]

Мне очень нравится ответ Пола МакГира, но я использую Python3. Итак, для тех, кому это интересно: вот модификация его ответа, которая работает с Python 3 на * nix (я полагаю, под Windows, что вместо time() следует использовать clock()):

Если вы сочтете это полезным, вы должны продолжить голосование за свой ответ вместо этого, так как он выполнил большую часть работы;).

41 jacwah [2014-01-02 03:35:00]

Вы можете использовать Python Profiler cProfile для измерения времени процессора и, кроме того, сколько времени затрачивается внутри каждой функции и сколько раз вызывается каждая функция. Это очень полезно, если вы хотите улучшить производительность вашего скрипта, не зная, с чего начать. Этот ответ на другой вопрос довольно хорош. Всегда хорошо заглядывать в документы.

Вот пример того, как профилировать скрипт, используя cProfile из командной строки:

Мне нравится вывод, предоставляемый модулем datetime , где time дельта-объекты показывают дни, часы, минуты и т.д., если необходимо, с точки зрения человека.

from datetime import datetime start_time = datetime.now() # do your work here end_time = datetime.now() print(‘Duration: <>’.format(end_time — start_time))

Пример вывода, например

Duration: 0:00:08.309267
Duration: 1 day, 1:51:24.269711

Обновление: Как отметил Дж. Ф. Себастьян, этот подход может столкнуться с некоторыми сложными случаями с локальным time,, поэтому безопаснее использовать:

import time from datetime import timedelta start_time = time.monotonic() end_time = time.monotonic() print(timedelta(seconds=end_time — start_time))

Еще лучше для Linux: /usr/bin/time

Обычно просто time является более простой оболочкой, которая затеняет более способную /usr/bin/time .

12 wezzy [2009-10-13 03:07:00]

Решение rogeriopvl отлично работает, но если вы хотите получить более конкретную информацию, вы можете использовать встроенный профилировщик python. Проверьте эту страницу:

профилировщик сообщает вам много полезной информации, такой как time , затраченная на каждую функцию

10 Sandeep [2016-07-02 01:24:00]

Следующий фрагмент распечатывает прошедшее время в удобном для человека формате .

9 Qina Yan [2016-04-06 10:45:00]

from time import time start_time = time() . end_time = time() time_taken = end_time — start_time # time_taken is in seconds hours, rest = divmod(time_taken,3600) minutes, seconds = divmod(rest, 60)

8 Yas [2016-05-18 06:49:00]

Устаревший с версии 3.3: поведение этой функции зависит на платформе: вместо этого используйте perf_counter() или process_time()в зависимости от ваших требований, чтобы иметь четко определенное поведение.

Возвращает значение (в дробных секундах) счетчика производительности, то есть часы с наивысшим доступным разрешением для измерения короткого продолжительность. включает time , прошедший во время сна, и в масштабе всей системы.

Возвращает значение (в дробных секундах) суммы системы и пользовательский CPU time текущего процесса. Он не включает time истекший во время сна.

start = time.process_time() . do something elapsed = (time.process_time() — start)

7 jfs [2015-03-03 12:04:00]

Я просмотрел модуль timeit , но, похоже, это только для небольших фрагментов кода. Я хочу time всю программу.

$ python -mtimeit -n1 -r1 -t -s «from your_module import main» «main()»

Он запускает your_module.main() функцию one time и печатает прошедший time с помощью функции time.time() в качестве таймера.

Чтобы измерить CPU time (например, не включать time в течение time.sleep() ) для каждой функции, вы можете использовать модуль profile ( cProfile на Python 2):

$ python3 -mprofile your_module.py

Вы можете передать команду -p в timeit выше, если вы хотите использовать тот же таймер, что и модуль profile .

7 ab-user [2015-05-20 17:40:00]

Ipython «timeit» любой script:

def foo(): %run bar.py timeit foo()

Просто используйте timeit модуль. Он работает как с Python 2, так и с Python 3

Он возвращается в секундах, и вы можете выполнить свое выполнение Time. Simple, но вы должны написать их в главной функции, которая запускает выполнение программы. Если вы хотите получить Execution time , даже когда вы получите ошибку, тогда возьмите свой параметр «Начать» и подсчитайте там, как

def sample_function(start,**kwargs): try: #your statements Except: #Except Statements stop = timeit.default_timer() execution_time = stop — start print(«Program Executed in «+execution_time)

5 Alfie [2014-10-20 17:55:00]

Существует модуль timeit который можно использовать для определения времени выполнения кодов Python. Он содержит подробную документацию и примеры в документации по python (https://docs.python.org/2/library/timeit.html).

5 Gall [2015-01-29 18:42:00]

Мне также нравится ответ Пола МакГира и придумал форму менеджера контекста, которая соответствовала моим потребностям.

Для данных людей, использующих ноутбуки Jupyter

В ячейке вы можете использовать магическую команду Jupyter %%time для измерения времени выполнения:

%%time [ x**2 for x in range(10000)]

Выход
Время процессора: пользовательский 4,54 мс, sys: 0 нс, всего: 4,54 мс
Время стены: 4,12 мс

Это будет захватывать только время выполнения конкретной ячейки. Если вы хотите зафиксировать время выполнения всей записной книжки (т.е. программы), вы можете создать новую записную книжку в том же каталоге и в новой записной книжке выполнить все ячейки:

Предположим, что записная книжка выше называется example_notebook.ipynb . В новой записной книжке в том же каталоге:

# Convert your notebook to a .py script: !jupyter nbconvert —to script example_notebook.ipynb # Run the example_notebook with -t flag for time %run -t example_notebook

Выход
Время загрузки процессора IPython (по оценкам): Пользователь: 0,00 с.
Система: 0,00 с.
Время стены: 0,00 с.

Это ответ Paul McGuire, который работает для меня. На всякий случай у кого-то возникли проблемы с запуском этого.

вызывать timing.main() из вашей программы после импорта файла.

Timeit — это класс в python, используемый для вычисления выполнения time небольших блоков кода.

Default_timer — это метод в этом классе, который используется для измерения времени настенных часов, а не выполнения ЦП time.. Таким образом, другое выполнение процесса может помешать этому. Таким образом, это полезно для небольших блоков кода.

Образец кода выглядит следующим образом:

from timeit import default_timer as timer start= timer() #some logic end = timer() print(«Time taken:», end-start)

1 H0R5E [2017-06-16 16:18:00]

Чтобы использовать обновленный ответ metakermit для python 2.7, вам потребуется monotonic.

Тогда код будет выглядеть следующим образом:

from datetime import timedelta from monotonic import monotonic start_time = monotonic() end_time = monotonic() print(timedelta(seconds=end_time — start_time))

Если вы хотите измерять время в микросекундах, то вы можете использовать следующую версию, полностью основанную на ответах Пола Макгуайра и Никохо, — это код Python3. Я также добавил немного цвета к нему:

import atexit from time import time from datetime import timedelta, datetime def seconds_to_str(elapsed=None): if elapsed is None: return datetime.now().strftime(«%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f») else: return str(timedelta(seconds=elapsed)) def log(txt, elapsed=None): colour_cyan = ‘33[36m’ colour_reset = ‘33[0;0;39m’ colour_red = ‘33[31m’ print(‘n ‘ + colour_cyan + ‘ [TIMING]> [‘ + seconds_to_str() + ‘] —-> ‘ + txt + ‘n’ + colour_reset) if elapsed: print(«n » + colour_red + » [TIMING]> Elapsed time ==> » + elapsed + «n» + colour_reset) def end_log(): end = time() elapsed = end-start log(«End Program», seconds_to_str(elapsed)) start = time() atexit.register(end_log) log(«Start Program»)

log() => функция, которая печатает информацию о времени.

txt ==> первый аргумент в логе и строка для отметки времени.

atexit ==> модуль python для регистрации функций, которые вы можете вызывать при выходе из программы.

0 Manu [2017-07-31 18:13:00]

time меры выполнения программы Python может быть непоследовательной в зависимости от:

Та же программа может быть оценена с использованием разных алгоритмов
Запуск time изменяется между алгоритмами
Запуск time зависит от реализации
Запуск time варьируется между компьютерами
Запуск time не предсказуем на основе небольших входов

Это связано с тем, что наиболее эффективным способом является использование «Ордена роста» и изучение записи «Большой буквы», чтобы сделать это правильно, https://en.wikipedia.org/wiki/Big_O_notation

В любом случае вы можете попытаться оценить производительность любой программы Python на определенных этапах машинного счета в секунду, используя этот простой алгоритм: адаптируйте это к программе, которую хотите оценить

Надеюсь, что это поможет вам.

0 Tao Wang [2018-08-07 08:42:00]

Я использовал очень простую функцию для определения времени выполнения кода:

import time def timing(): start_time = time.time() return lambda x: print(«[s] <>».format(time.time() — start_time, x))

И чтобы использовать его, просто вызовите его перед кодом для измерения, чтобы получить функцию синхронизации, затем вызовите функцию после кода с комментариями, и перед комментариями появится время, например:

Тогда вывод будет выглядеть так:

[9.35s] Loaded 1458644 rows data from ‘train’

Я чувствую себя немного элегантно в этом смысле.

Источник: qarchive.ru

One step to space

My notes about CG-art, 3D design, digital photo and programming. If you find these notes useful fill free to contact me or leave comments.

Sunday, 27 January 2013

Как измерить время выполнения секции кода в python

Пришлось реализовать замер времени выполнения кода и вспомнил один вариант на который когда-то натолкнулся. (К сожалению ссылку на оригинал потерял, но принцип очень простой).
Создаём класс с двумя переопределёнными методами:

import time class Profiler(object): def __enter__(self): self._startTime = time.time() def __exit__(self, type, value, traceback): print «Elapsed time: sec».format(time.time() — self._startTime)

И далее в коде используем следующим образом:

with Profiler() as p: // your code to be profiled here

Соответсвенно всё понятно из приведённого примера. При входе в конструкцию with объект создаётся, а при выходе гарантированно завершается. Даже при возникновении исключения.
Очень хорошая статья поясняющая детали.
Если есть ещё какие-нибудь красивые методы был бы рад о них услышать.

Источник: onesteptospace.blogspot.com

24 ответов

для людей данных, использующих Jupyter Notebooks

Как получить time выполнения программы Python?

25 ответов

Для данных людей, использующих ноутбуки Jupyter

One step to space

Sunday, 27 January 2013

Как измерить время выполнения секции кода в python

Составьте блок схему и программу вычисления значения функции вариант 3

Напиши программу которая в последовательности натуральных чисел определяет количество чисел кратных

Как записать музыку на сд диск в формате сд программа

Какая нужна программа на телефон чтобы скачивать музыку на телефон

Если не хватает места на диске с для установки программы

Задачи по ознакомлению с формой и геометрическими фигурами в программе радуга

Как расширение имени файла связано с форматом файла и программой обработки

Что программа 12111 переводит число 50 в число 20 определите значение b