Курс Python → Отладка производительности Python

Отладка производительности Python — это процесс нахождения и устранения узких мест в вашем коде, которые замедляют его выполнение. Важно помнить, что оптимизация кода должна проводиться только в случае реальной необходимости, так как это может повлечь за собой усложнение кода и ухудшение его читаемости.

Один из основных инструментов для отладки производительности Python — это модуль timeit. С его помощью можно измерить время выполнения определенного участка кода и сравнить его с другими вариантами реализации. Например, для измерения времени выполнения функции можно использовать следующий код:


import timeit

def my_function():
    # ваш код здесь

execution_time = timeit.timeit("my_function()", setup="from __main__ import my_function", number=1000)
print(f"Время выполнения функции: {execution_time} секунд")

Кроме модуля timeit, для отладки производительности Python часто используется модуль cProfile, который позволяет проводить профилирование кода и анализировать его работу. С его помощью можно выявить участки кода, которые занимают наибольшее количество времени выполнения и оптимизировать их.

Также важно помнить о том, что оптимизация кода должна проводиться на основе реальных данных о производительности, а не на основе предположений. Поэтому перед проведением оптимизации стоит профилировать код и выявить узкие места, которые действительно нуждаются в оптимизации.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Преобразование текста в речь с Python
  2. Генераторы списков в Python
  3. Дефолтные параметры в Python
  4. Реверс строки в Python
  5. Работа с файлами и директориями в Python.
  6. Оператор += в Python
  7. Bootle — простой веб-фреймворк
  8. Визуализация пропусков данных
  9. Оператор Walrus в Python 3.8
  10. Выражения-генераторы в Python
  11. Разделение строк в Python
  12. Обход элементов в Python
  13. Прокачанный трейсинг ошибок
  14. Управление памятью в numpy.
  15. Оценка выражений генератора в Python
  16. Конкатенация строк с join() в Python
  17. Профилирование с cProfile
  18. Многопроцессорное программирование в Python
  19. Навыки Python: строки, типы данных
  20. Возврат нескольких значений из функции
  21. Получение текущего времени в Python
  22. Декораторы в Python
  23. Список и кортеж в Python
  24. Создание списков в Python
  25. Оптимизация памяти в Python
  26. Нахождение хеша для бесконечности и NaN в Python
  27. Concrete Paths — метод .with_suffix()
  28. Python Тесты и Гайды
  29. Переворот строки с использованием цикла
  30. Работа с итераторами через срезы
  31. Непрерывная проверка в Python
  32. Поиск подстроки в строке
  33. Генерация ключей RSA
  34. Работа с файлами в Python
  35. Инвертирование словаря
  36. Секреты Python
  37. Python reversed() функция
  38. Срезы в Python
  39. Отрицательные индексы списков
  40. Настройка нарезки списков
  41. Установка и обучение ChatterBot
  42. Распаковка элементов массива
  43. Обработка исключения UnboundLocalError
  44. Работа с буфером обмена на Python
  45. Метод join для наборов
  46. Проверка запуска скрипта или импорта модуля
  47. Big O оптимизация

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию