Курс Python → Измерение времени выполнения кода
Модуль timeit в Python предоставляет удобный способ измерить время выполнения любого фрагмента кода. Это особенно полезно при оптимизации кода или сравнении различных методов решения задачи. На практике, использование timeit позволяет оценить эффективность различных подходов и выбрать наиболее оптимальный.
Для измерения времени выполнения кода с помощью модуля timeit необходимо передать ему строку с кодом, который вы хотите измерить. timeit выполнит этот код множество раз и вернет среднее время выполнения. Это позволяет уменьшить влияние случайных факторов на результат и получить более точные данные.
Пример использования timeit:
import timeit
code_to_measure = '''
# здесь ваш код
'''
execution_time = timeit.timeit(stmt=code_to_measure, number=1000)
print(f"Время выполнения кода: {execution_time} секунд")
В данном примере мы создаем переменную code_to_measure, в которой хранится строка с кодом, который мы хотим измерить. Затем мы используем функцию timeit.timeit(), передавая ей эту строку и указывая количество запусков. Результатом будет время выполнения данного кода в секундах.
Использование модуля timeit позволяет не только измерить время выполнения кода, но и оптимизировать его, улучшая производительность программы. При работе с большими объемами данных или сложными алгоритмами это может быть критически важно для эффективной работы программы.
Другие уроки курса "Python"
- Декораторы в Python
- Progress с библиотекой tqdm
- Оптимизация сравнения в Python
- Библиотека itertools: объединение списков
- Конструктор в Python
- Метод classmethod
- Проверка подстроки в строке с помощью in
- Изменение IP-адреса в Python
- Обработка исключений
- Добавление Progressbar в Python
- Работа с f-строками 2.0
- Создание новых списков в Python
- Удаление и повторная вставка ключа в OrderedDict
- Функция enumerate() — Python
- Переменная Шредингера
- Проверка версии Python
- Создание класса очереди
- Numpy: объединение массивов
- Namedtuple в Python
- Декораторы в Python
- Инверсия списка/строки в Python
- Поиск файлов по шаблону
- Профилирование кода на Python
- Сортировка данных с лямбда-функциями
- Магические методы в Python
- Функции min(), max(), sum()
- Декораторы в Python
- Вакансии в Nebius
- Библиотека Chartify: руководство
- Удаление элементов во время итерации
- Установка Python — Простое руководство
- Кортежи в Python: особенности и преимущества
- Получение частей дроби
- Повторение и перенос строки
- Замена атрибута в именованном кортеже
- Моржовый оператор в Python 3.8
- Профилирование данных с Pandas.
- Присвоение и ссылки
- Вывод сложных структур данных с помощью pprint
- Замер времени выполнения кода
- Счетчик в Python: most_common()
- Запуск внешних программ с subprocess
- Библиотека Rich: форматирование текста
- Установка и использование pyshorteners
- Многострочные комментарии в Python
- Работа с индексами списков
