Курс Python → Измерение времени выполнения с помощью time
В процессе разработки программного обеспечения часто возникает необходимость измерять время выполнения различных участков кода. Это может быть особенно полезно при оптимизации, отладке или анализе производительности. Иногда, просто взглянув на время выполнения, можно выявить узкие места в алгоритмах или неэффективные операции. В Python для этой задачи отлично подходит стандартный модуль time, который позволяет легко и быстро проводить такие замеры.
Чтобы измерить время выполнения кода, достаточно сохранить текущее время перед началом выполнения интересующего блока и затем снова замерить время по завершении. Вычитая одно значение из другого, мы получаем продолжительность выполнения данного куска кода. Этот подход прост и эффективен, не требуя установки дополнительных библиотек. Давайте рассмотрим пример, который продемонстрирует данный процесс.
import time
# Замер времени выполнения
start_time = time.time() # Сохраняем текущее время
# Код, время выполнения которого мы хотим измерить
result = sum(range(1000000)) # Пример длительной операции
end_time = time.time() # Сохраняем время после выполнения
execution_time = end_time - start_time # Вычисляем время выполнения
print(f"Время выполнения: {execution_time:.6f} секунд")
В приведенном примере мы используем функцию sum() для вычисления суммы чисел от 0 до 999999. Сначала мы сохраняем текущее время в переменной start_time, затем выполняем наш код, и после этого снова замеряем время с помощью time.time(). Разница между end_time и start_time дает нам время, затраченное на выполнение операции. В конце мы выводим это время на экран с точностью до шести знаков после запятой.
Использование модуля time для измерения времени выполнения кода — это простой и интуитивно понятный способ анализа производительности. Такой подход позволяет разработчикам быстро находить и устранять узкие места, а также оптимизировать код, что в конечном итоге приводит к улучшению общей эффективности программного обеспечения. Вы можете использовать данный метод не только для отдельных функций, но и для более сложных блоков кода, получая точную информацию о производительности вашего приложения.
Другие уроки курса "Python"
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Декораторы в Python
- Управление браузером с Selenium
- Метаклассы в Python
- Работа с множествами в Python
- Работа со временем в Python
- Работа с часовыми поясами в Python.
- Счетчик ссылок в Python
- Создание генераторов в Python
- Цикл while в Python
- Конкатенация строк с методом join()
- Значения по умолчанию в Python
- Сравнение def и lambda в Python
- Установка и использование emoji
- Numpy: разбиение массивов
- Метод rename() для переименования файлов и каталогов
- Списковые включения в Python
- Получение локальных переменных в Python
- Работа с collections.Counter
- Создание списка дат
- Оператор умножения для вектора
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Python: Фильтрация списков с помощью filter()
- Оптимизация методов в Python 3.7
- Декораторы с аргументами в Python
- Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
- Вызов функций по строке в Python.
- Работа с Requests для HTTP-запросов
- Преобразование текста в речь с Python
- Подписка на Kaspersky Team
- Обратный список чисел
- Проверка на истинность объектов в Python
- Участие в LP стейкинге Waves
- Запрос DELETE с библиотекой requests
- Избегание изменяемых аргументов
- Генераторы в Python
- Получение ID процесса
- Оператор объединения словарей
- Измерение времени выполнения кода
- Оператор Walrus: правильное использование
- Операторы объединения в Python 3.9
- Генератор бросков кубиков
- Цикл for в Python
- Метод __ilshift__ для битового сдвига влево
- Создание графики с черепахой
- Работа со стеком в Python
- Antigravity модуль
- Python defaultdict добавление ключа
- Повторение элементов в Python
