Курс Python → Измерение времени выполнения кода

Модуль timeit в Python предоставляет разработчикам возможность измерять время выполнения небольших блоков кода. Это особенно полезно, когда вы хотите оценить производительность своего приложения или оптимизировать отдельные участки кода. Данный модуль позволяет проводить тестирование в различных сценариях и сравнивать результаты.

Для использования модуля timeit необходимо импортировать его в свой код с помощью следующей строки:

import timeit

Затем вы можете создать объект Timer, передав в него код, который вы хотите измерить. Например, если у вас есть функция, которую вы хотите протестировать, вы можете сделать это следующим образом:

timer = timeit.Timer("функция()")

После этого вы можете вызвать метод timeit() у объекта Timer, указав количество повторений, которое вы хотите выполнить. Например, чтобы выполнить код 1000 раз, можно использовать следующий код:

result = timer.timeit(number=1000)

Получив результат, вы можете проанализировать время выполнения вашего кода и принять соответствующие меры для его оптимизации. Примеры использования модуля timeit могут быть разнообразны, от простого измерения времени выполнения функций до сравнения различных алгоритмов для определения наиболее эффективного.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Аннотации типов в Python
  2. Отладка утечек памяти в Python
  3. Сохранение и загрузка модели в PyTorch
  4. Функция enumerate() — Python
  5. Функция enumerate в Python
  6. Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо
  7. Определение имен функций
  8. Псевдонимы в Python
  9. Применение функции к списку
  10. Изучение объектов с помощью dir()
  11. Проверка памяти объекта
  12. Создание GUI на Tkinter
  13. Работа с контекстными менеджерами
  14. Извлечение аудио из видео
  15. Форматирование строк в Python.
  16. Отправка POST-запроса в REST API
  17. Создание итератора
  18. Операторы Splat и splatty-splat
  19. Справка по импортированным модулям
  20. Python Тесты и Гайды
  21. Проверка на истинность объектов в Python
  22. Просмотр атрибутов и методов класса
  23. Класс-оболочка для словарей
  24. Выключение компьютера с помощью Python
  25. Закрытие файла в Python
  26. Основные операции с библиотекой Numpy
  27. Метод rpow в Python
  28. Метод gt в Python
  29. Функция zip() для объединения списков
  30. Работа с комплексными числами
  31. Функция findall() для поиска вхождений строки
  32. Работа с JSON данными в Python
  33. Декоратор Ajax required
  34. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  35. Получение обратного списка чисел
  36. Работа с NumPy массивами
  37. Python Метод Union Множеств
  38. Работа со словарями с defaultdict из collections
  39. Python 3.12: Псевдонимы типов
  40. Распаковка значений в Python
  41. Хранение переменных в словаре.
  42. Объединение коллекций в Python
  43. Поиск уникальных элементов строкой в Python
  44. Переменная Шредингера
  45. Управление User-Agent в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию