Курс Python → Замеры производительности в Python
Показатели производительности играют важную роль при разработке программного обеспечения. Они позволяют оценить эффективность работы функций и оптимизировать код для повышения производительности. Для того чтобы убедиться, что функция возвращает плоский словарь, недостаточно просто просмотреть результат вывода. Необходимо также оценить скорость выполнения данной функции.
Для проведения замеров производительности в Python можно использовать магическую функцию IPython — timeit. Она позволяет измерить время выполнения определенного участка кода и сравнить его с другими вариантами реализации. Также для оценки использования памяти можно воспользоваться memit из библиотеки memory_profiler. Для корректной работы функции %memit необходимо предварительно загрузить расширение memory_profiler командой %load_ext memory_profiler.
Проведение замеров производительности поможет определить, насколько эффективно работает функция в реальных условиях. При разработке программного обеспечения для продакшн-среды важно учитывать как скорость выполнения, так и использование ресурсов памяти. Оценка показателей производительности позволит выявить возможные проблемы и оптимизировать код для улучшения общей производительности приложения.
# Пример использования timeit для замера времени выполнения функции
import timeit
def flat_dict(d):
return {k: v for k, v in d.items()}
data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
time = timeit.timeit(lambda: flat_dict(data), number=10000)
print(f"Time taken: {time} seconds")
Использование инструментов для замера производительности в Python позволяет разработчикам более глубоко изучить работу своего кода и оптимизировать его для достижения лучших результатов. Проведение замеров скорости выполнения и использования памяти является важной частью процесса разработки, что позволяет создавать более эффективное и оптимизированное программное обеспечение.
Другие уроки курса "Python"
- Управление фоновыми задачами в Python
- Генерация случайных чисел в Python
- Сумма элементов списка
- Работа с изменяемыми списками
- Символ подчеркивания в Python
- Уникальные значения из списка
- Оператор zip в Python
- Методы в Python
- Обработка исключений в Python 3
- Работа с изменяемыми коллекциями
- Извлечение аудио из видео
- Кортеж в Python: создание, доступ, изменение
- Явный импорт переменных
- Python: библиотеки и функции
- Область видимости переменных
- Принципы SRP и OCP
- Фильтрация последовательности
- Создание таблиц в Python с PrettyTable
- Работа с множествами в Python
- Сохранение и загрузка модели в PyTorch
- Big O оптимизация
- %pinfo: получение информации об объекте
- Тестирование модели в PyTorch
- Возврат нескольких значений из функции
- Использование обратной косой черты в f-строках
- Обратный список чисел
- Декораторы с аргументами в Python
- Работа с IP-адресами в Python
- Защита данных в Python
- Перезагрузка оператора в Python
- Расчет времени выполнения
- Декораторы в Python
- Работа с изображениями PIL
- Обновление и получение данных в SQLite
- Форматирование строк в Python
- Модуль sys: основы
- Глубокое копирование объектов
- Заказ карты Тинькофф Black
- Работа с модулем random
- Инверсия списка и строки
- Асинхронный код в Python
- Замена символов в Python
- Получение текущей даты и времени
- Модуль os: работа с файлами и папками
- Проверка переменных окружения в Python
- Вывод переменной и строки в Python
