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.
Другие уроки курса "Python"
- Импорт объектов из модулей
- Копирование объектов в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Описание скриптов в README
- Оператор == в Python
- Использование модуля math
- Виртуальное окружение Python
- Поиск с помощью регулярных выражений
- Управление ресурсами в Python
- Манипуляция формой массива в Numpy
- Работа с кортежами
- Сортировка в Python
- Работа с необработанными строками
- Python Translator: создание локальных переводчиков
- Работа с множествами в Python
- Конвертация изображений в PDF
- Основы Python
- Изменение переменной в Python: nonlocal
- Метод rrshift для пользовательских объектов
- %pinfo: получение информации об объекте
- Работа с NumPy массивами
- Распаковка элементов массива
- Метод remove() для удаления элемента из списка
- Работа с массивами в Python
- Подсказки типов в Python
- Работа с YAML в Python
- Сравнение неупорядоченных списков
- Antigravity модуль
- Официальный канал Python в Telegram
- Хеши в Python
- Python Поверхностное Копирование
- Передача параметров в Python
- Генератор списка в Python
- Работа с JSON в Python
- Работа с NumPy
- Оператор «not» в Python
- Модуль sys: основы
- Переопределение метода __floordiv__
- Метод get() в Python
- Numpy: разбиение массивов
- Декоратор защиты анонимных пользователей
- Обработка исключений в Python
- Операторы увеличения и уменьшения переменной
- Курс по дообучению ChatGPT
- Удаление элементов по срезу
- Объединение строк с помощью метода join
