Курс Python → Замеры производительности в Python
Показатели производительности играют важную роль при разработке программного обеспечения. Они позволяют оценить эффективность работы функций и оптимизировать код для повышения производительности. Для того чтобы убедиться, что функция возвращает плоский словарь, недостаточно просто просмотреть результат вывода. Необходимо также оценить скорость выполнения данной функции.
Для проведения замеров производительности в Python можно использовать магическую функцию IPython — timeit. Она позволяет измерить время выполнения определенного участка кода и сравнить его с другими вариантами реализации. Также для оценки использования памяти можно воспользоваться memit из библиотеки memory_profiler. Для корректной работы функции %memit необходимо предварительно загрузить расширение memory_profiler командой %load_ext memory_profiler.
Проведение замеров производительности поможет определить, насколько эффективно работает функция в реальных условиях. При разработке программного обеспечения для продакшн-среды важно учитывать как скорость выполнения, так и использование ресурсов памяти. Оценка показателей производительности позволит выявить возможные проблемы и оптимизировать код для улучшения общей производительности приложения.
# Пример использования timeit для замера времени выполнения функции
import timeit
def flat_dict(d):
return {k: v for k, v in d.items()}
data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
time = timeit.timeit(lambda: flat_dict(data), number=10000)
print(f"Time taken: {time} seconds")
Использование инструментов для замера производительности в Python позволяет разработчикам более глубоко изучить работу своего кода и оптимизировать его для достижения лучших результатов. Проведение замеров скорости выполнения и использования памяти является важной частью процесса разработки, что позволяет создавать более эффективное и оптимизированное программное обеспечение.
Другие уроки курса "Python"
- Извлечение чисел из текста
- Методы работы со списками
- Скрытие вывода данных
- Работа с файлами в Python
- Оператор «or» в Python
- Применение функции map() с лямбда-функциями
- Изменение переменной в Python: nonlocal
- Создание namedtuple из словаря
- Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
- Передача неизвестных аргументов в Python.
- Профилирование с cProfile
- Кортеж в Python: создание и использование
- Оператор распаковки в Python
- Создание вложенного генератора
- Очистка данных в Python
- Отслеживание прогресса с tqdm
- Импорт модулей в Python 3.12
- Работа с итераторами в Python
- Эффективная конкатенация строк в Python
- Модуль math: константы π и e
- Работа с контекстными менеджерами
- Разделение строк в Python
- Создание и операции с дробями
- Проверка наличия элемента в списке
- Векторизация в Python с NumPy.
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Преобразование многоуровневого словаря
- Поиск шаблона в строке
- Python: отсутствие точек с запятыми
- Создание Radio кнопок в tkinter
- Работа с Colorama
- Python: динамическая типизация и проверка типов
- Открытие и редактирование скриптов Python
- Метод hash в Python
- Объединение итераторов
- Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
- Сохранение Unicode в JSON
- Создание инструмента обнаружения плагиата
- Закрытие файла в Python
- Профилирование данных с Pandas
- Настройка вывода NumPy
- PEP-401: оператор
- Вызов внешних программ в Python с помощью sh
- Повторение элементов в Python
