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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с контекстными переменными
  2. Поиск частого элемента
  3. Функции min(), max(), sum()
  4. Генераторы словарей и множеств
  5. Декодирование байтов в строку
  6. Эффективная конкатенация строк с использованием join()
  7. Роль object и type в Python
  8. Генерация случайных чисел в Python
  9. Проблемы с именами переменных
  10. Оптимизация памяти с __slots__
  11. Принципы Zen Python
  12. Создание списков в Python
  13. Повторение элементов списков
  14. Python Менеджер контекста
  15. Счетчик ссылок в Python
  16. Разделение строки с регулярными выражениями
  17. Поиск индекса элемента в списке
  18. Объединение объектов в Python
  19. Множества и frozenset
  20. Отправка POST запроса на сервер.
  21. Декораторы с аргументами
  22. Декоратор @override
  23. Оператор обр. импликации
  24. Работа с NumPy.linalg
  25. Сложение матриц в NumPy
  26. Подсчет элементов с помощью Counter из collections
  27. Работа с индексами списков
  28. Хеширование паролей с использованием salt
  29. Проверка элементов списка условием
  30. Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
  31. Сериализация объектов в Python
  32. JMESPath в Python
  33. Установка пакетов с помощью pip
  34. Строковое представление объектов
  35. Генераторы в Python
  36. Парсинг статей с Newspaper3k
  37. Установка User-Agent в Python
  38. Метод ior для битовых операций
  39. Асинхронное программирование с asyncio
  40. Работа со словарями с defaultdict из collections
  41. Сортировка в Python
  42. Генератор чисел Фибоначчи
  43. Управление доступом к модулю
  44. Комментарии в Python.
  45. Python Ellipsis использование
  46. Python: отсутствие точек с запятыми
  47. Retrying в Python: повторные вызовы
  48. Перегрузка операторов в Python
  49. Создание пар из последовательностей

Marketello читают маркетологи из крутых компаний