Курс Python → Измерение времени выполнения кода
Python предоставляет удобный способ измерить время выполнения кода с помощью магической команды time. Эта команда позволяет получить информацию о времени, затраченном на выполнение определенного участка кода в ячейке. Для использования магической команды time необходимо добавить %%time в начало ячейки.
Пример использования магической команды time:
%%time
for i in range(1000000):
pass
В результате выполнения данного кода мы увидим информацию о времени, затраченном на выполнение цикла. Эта информация включает в себя общее время выполнения, время выполнения каждой строки кода, количество выполненных итераций и другие полезные данные.
Использование магической команды time позволяет оптимизировать код и улучшить его производительность. Путем измерения времени выполнения различных участков кода можно выявить узкие места и оптимизировать их для более эффективной работы программы.
Таким образом, использование магической команды time является важным инструментом для разработчиков Python, позволяющим проводить анализ производительности кода и улучшать его качество. Благодаря этой команде можно оптимизировать выполнение программы и сократить время работы, что важно для создания эффективных и быстрых приложений.
Другие уроки курса "Python"
- Документация функции help() в Python
- Получение текущей даты в Python
- Расчет времени выполнения
- Официальный канал Python в Telegram
- Создание вложенных циклов for
- Склеивание строк без циклов
- Управление контекстом выполнения
- Выбор редактора кода.
- Проверка условий: all и any
- Настройка вывода NumPy
- Метод invert для побитового отрицания
- Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
- Установка Home Assistant
- split() без разделителя
- Объединение словарей в Python
- Поиск файлов по шаблону
- Создание и операции с дробями
- Срез в Python
- Виртуальные среды в Python
- Множественное присваивание в Python
- Списковое включение в Python
- Выборка чисел
- UserString в Python
- Присвоение значений переменным в Python
- Передача аргументов через **arguments
- Обновление ключей в Python
- Установка переменной среды в Python
- Создание новых функций через partial
- Отслеживание прогресса с tqdm
- Получение текущего времени в Python
- Проверка однородности элементов списка
- Ограничение ресурсов в Python
- Просмотр файла в Jupyter Noteboo
- Переворот списка в Python
- Декораторы в Python
- Python Поверхностное Копирование
- Преобразование строк в числа в Python
- Поиск индексов подстроки
- Проверка запуска скрипта или импорта модуля
- Оптимизация строк в Python
- Работа с срезами в Numpy
- Генераторы в Python
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
