Курс Python → Измерение времени выполнения в Python
Для вычисления времени выполнения программы или функции в Python можно использовать модуль time. Для этого необходимо импортировать модуль time и вызвать функции time() и clock() перед и после выполнения кода, который нужно измерить.
import time
start_time = time.time()
# Код, который нужно измерить
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print("Время выполнения кода: ", execution_time, "секунд")
В данном примере переменная start_time содержит время начала выполнения кода, а переменная end_time — время окончания выполнения. После этого вычисляется разница между ними, что и является временем выполнения кода.
Также можно использовать декоратор для измерения времени выполнения функции:
import time
def calculate_execution_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Время выполнения функции {func.__name__}: {execution_time} секунд")
return result
return wrapper
@calculate_execution_time
def my_function():
# Код функции
my_function()
В данном примере декоратор calculate_execution_time измеряет время выполнения функции my_function и выводит результат на экран. Таким образом, можно удобно контролировать время выполнения различных функций в Python.
Другие уроки курса "Python"
- Работа с контекстными переменными
- Поиск частого элемента
- Функции min(), max(), sum()
- Генераторы словарей и множеств
- Декодирование байтов в строку
- Эффективная конкатенация строк с использованием join()
- Роль object и type в Python
- Генерация случайных чисел в Python
- Проблемы с именами переменных
- Оптимизация памяти с __slots__
- Принципы Zen Python
- Создание списков в Python
- Повторение элементов списков
- Python Менеджер контекста
- Счетчик ссылок в Python
- Разделение строки с регулярными выражениями
- Поиск индекса элемента в списке
- Объединение объектов в Python
- Множества и frozenset
- Отправка POST запроса на сервер.
- Декораторы с аргументами
- Декоратор @override
- Оператор обр. импликации
- Работа с NumPy.linalg
- Сложение матриц в NumPy
- Подсчет элементов с помощью Counter из collections
- Работа с индексами списков
- Хеширование паролей с использованием salt
- Проверка элементов списка условием
- Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
- Сериализация объектов в Python
- JMESPath в Python
- Установка пакетов с помощью pip
- Строковое представление объектов
- Генераторы в Python
- Парсинг статей с Newspaper3k
- Установка User-Agent в Python
- Метод ior для битовых операций
- Асинхронное программирование с asyncio
- Работа со словарями с defaultdict из collections
- Сортировка в Python
- Генератор чисел Фибоначчи
- Управление доступом к модулю
- Комментарии в Python.
- Python Ellipsis использование
- Python: отсутствие точек с запятыми
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Перегрузка операторов в Python
- Создание пар из последовательностей















