Курс Python → Измерение времени выполнения в Python
Для вычисления времени выполнения программы или функции в Python можно использовать модуль time. Для этого необходимо импортировать модуль time и вызвать функции time() и clock() перед и после выполнения кода, который нужно измерить.
import time
start_time = time.time()
# Код, который нужно измерить
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print("Время выполнения кода: ", execution_time, "секунд")
В данном примере переменная start_time содержит время начала выполнения кода, а переменная end_time — время окончания выполнения. После этого вычисляется разница между ними, что и является временем выполнения кода.
Также можно использовать декоратор для измерения времени выполнения функции:
import time
def calculate_execution_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Время выполнения функции {func.__name__}: {execution_time} секунд")
return result
return wrapper
@calculate_execution_time
def my_function():
# Код функции
my_function()
В данном примере декоратор calculate_execution_time измеряет время выполнения функции my_function и выводит результат на экран. Таким образом, можно удобно контролировать время выполнения различных функций в Python.
Другие уроки курса "Python"
- Класс-оболочка для словарей
- Сериализация объектов в Python
- Проверка версии Python
- Python: возвращение нескольких значений
- Получение текущего времени в Python
- Метод __complex__ в Python
- Генераторы списков
- Просмотр файла в Jupyter Noteboo
- Фильтрация элементов с помощью islice
- Функция sleep() в Python
- Методы split() и join() — Python строк.
- Моржовый оператор в Python 3.8
- Создание списков в Python
- Метод pop() списка
- Обработка ошибок в Python
- Получение срезов итераторов
- Функция __init__ в Python
- Установка и загрузка Instaloader
- Оценка выражений генератора в Python
- Разделение строки с помощью re.split()
- Логирование с Logzero
- Работа с областями видимости переменных
- Основные операции с библиотекой Numpy
- Красивый вывод списка
- Работа со строками в Python
- Метод hash в Python
- Комментарии в Python
- Ограничение ресурсов в Python
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Округление дробей в Python
- Инверсия списков и строк в Python
- Зарезервированные слова в Python
- Создание списка через цикл
- Добавление Progressbar в Python
- Получение текущей директории
- Docstring в Python
- Создание инструмента обнаружения плагиата
- Объединение словарей в Python
- Профилирование данных с Pandas.
- Импорт классов из другого файла
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Сравнение строк в Python
- Импорт объектов из модулей
- Создание класса очереди
- Копирование списков в Python
- Работа с атрибутом dict
- Функция zip() в Python
- Подсчет элементов с помощью Counter
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Создание и обучение модели с Keras















