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.
Другие уроки курса "Python"
- Замыкания в Python
- Принцип одной функции
- Управление IP-адресами через прокси
- Избегание изменяемых аргументов
- Создание словаря в Python
- Работа с массивами в Numpy
- Список импортированных модулей в Python
- Обработка ошибки IndexError
- Уникальность ключей в словаре
- Создание словаря через dict comprehension
- Структурирование данных с Pydantic
- Работа с изменяемыми списками
- Удаление элемента по индексу
- Метод title() в Python
- Преобразование чисел в слова
- Создание директории в Python
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Оптимизация памяти в Python
- Функция enumerate в Python
- Работа с Telegram API на Python
- Профилирование данных с Pandas.
- Шаблоны и наследование в Flask
- Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
- Лямбда-функции в цикле
- Компиляция регулярных выражений
- Использование двоеточия в Python
- Избегание циклических зависимостей классов в Python
- Лямбда-функции в Python
- Работа с файлами в Python
- Concrete Paths в Python
- Метод join() для объединения элементов строки
- Классы данных в Python
- Разбиение текста в Python
- Комментарии в Python
- Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
- Библиотека sh: удобные команды терминала
- lru_cache оптимизация функций
- Закрытие файла в Python
- Списки в Python: основы
- Генерация резюме в Gensim
- Генераторные выражения и islice.
- Генерация QR-кодов с Python
- Синхронизация доступа к ресурсам
- Метод Enumerate() для списков
- Метод get() для словарей
- Pillow: работа с изображениями
