Курс Python → Измерение времени выполнения кода

Команда %%time в языке Python позволяет измерить время выполнения ячейки кода. Это очень полезная утилита при оценке эффективности оптимизации кода. Например, если вы обнаружили, что цикл for замедляет выполнение вашего кода, и заменили его на перечисление (enumeration), то с помощью %%time легко можно оценить, насколько улучшилась общая скорость выполнения.

Пример использования команды %%time в Jupyter Notebook:

%%time
for i in range(1000000):
    pass

После выполнения этой ячейки кода, Jupyter Notebook выведет информацию о времени, затраченном на выполнение цикла. Это позволяет оценить эффективность оптимизации и сравнить время выполнения до и после внесения изменений.

Использование %%time также позволяет выявить участки кода, которые требуют оптимизации, и сосредоточить усилия на улучшении их производительности. Это помогает сделать код более эффективным и быстрым, что особенно важно при работе с большими объемами данных или сложными вычислениями.

В общем, команда %%time является незаменимым инструментом для разработчиков Python, позволяющим проводить анализ времени выполнения кода и оптимизировать его для повышения производительности.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Множественное присваивание в Python
  2. Поиск с библиотекой Google
  3. Применение функции к каждому элементу списка
  4. Проверка однородности элементов списка
  5. Работа с коллекциями Python
  6. Генераторные функции в Python
  7. Округление дробей в Python
  8. Пространство имен в Python
  9. Оператор «or» в Python
  10. Нан-рефлексивность в Python
  11. Генераторы в Python
  12. Анонимные функции Lambda
  13. Подсчет часто встречающихся элементов
  14. Извлечение новостей с newspaper3k
  15. Списки в Python: синтаксис представления
  16. Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
  17. Метод init в Python
  18. Декоратор total_ordering для сравнения объектов
  19. Измерение времени выполнения в Python
  20. Создание списка через итерацию
  21. Декораторы в Python
  22. Переворот строки с помощью срезов
  23. Генераторы в Python
  24. Создание словарей в Python
  25. Проекты на Python
  26. Метод join() для объединения элементов строки
  27. Python и Юникод: работа с цифрами
  28. Аннотации типов в Python
  29. Оператор распаковки в Python
  30. Переопределение метода __pow__
  31. Комментарии в Python.
  32. Мониторинг памяти с Pympler
  33. Создание копии списка в Python
  34. Форматирование вывода списков
  35. Переменные класса и экземпляра
  36. Основы работы со строками в Python
  37. Форматирование строк в Python
  38. Основы слова
  39. Работа с утверждениями в Python
  40. Работа с датой и временем в Python
  41. Поиск самого частого элемента
  42. Вычисление натурального логарифма в NumPy
  43. Многострочные комментарии в Python
  44. Методы list в Python
  45. Абстракции словарей и множеств в Python
  46. Приоритет операций в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний