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"
- Форматирование данных с помощью pprint
- Глобальные переменные в Python
- Запуск файлового сервера
- Регистрация на хакатоне
- Использование эмодзи в Python
- Удаление символов новой строки в Python.
- Оператор «or» в Python
- Глобальные переменные в Python
- Логические значения в Python
- Применение промокода в Много лосося
- Подсчет количества элементов в списке
- Область видимости переменных в Python
- Работа с NumPy массивами
- Работа с областями видимости переменных
- Выражения-генераторы в Python
- Именованные кортежи в Python
- Методы Python для работы с данными
- Объединение итераторов
- Сортировка элементов с OrderedDict
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Явный импорт переменных
- Проблема сравнения словарей
- split() — разделение строки
- Профилирование данных с Pandas.
- Поиск с библиотекой Google
- Поиск самого частого элемента
- Экспорт функций в Python
- Распаковка аргументов в Python
- Генераторные функции в Python
- Открытие, чтение и закрытие файла
- Работа с CSV файлами
- Псевдонимы в Python
- Очистка данных с помощью pandas
- Импорт модулей в Python 3.12
- Удаление элементов во время итерации
- Создание списка через итерацию
- Операции с массивами в NumPy
- Создание новых функций через partial
- Отправка HTTP-запросов с User-Agent
- Реверс строки в Python
- Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
- Вывод с переменной через запятую
- Закрытие файла в Python
- Работа с deque из collections
- Чтение и запись TOML-конфигов
