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. Импорт объектов из модулей
  2. Копирование объектов в Python
  3. Измерение времени выполнения кода
  4. Описание скриптов в README
  5. Оператор == в Python
  6. Использование модуля math
  7. Виртуальное окружение Python
  8. Поиск с помощью регулярных выражений
  9. Управление ресурсами в Python
  10. Манипуляция формой массива в Numpy
  11. Работа с кортежами
  12. Сортировка в Python
  13. Работа с необработанными строками
  14. Python Translator: создание локальных переводчиков
  15. Работа с множествами в Python
  16. Конвертация изображений в PDF
  17. Основы Python
  18. Изменение переменной в Python: nonlocal
  19. Метод rrshift для пользовательских объектов
  20. %pinfo: получение информации об объекте
  21. Работа с NumPy массивами
  22. Распаковка элементов массива
  23. Метод remove() для удаления элемента из списка
  24. Работа с массивами в Python
  25. Подсказки типов в Python
  26. Работа с YAML в Python
  27. Сравнение неупорядоченных списков
  28. Antigravity модуль
  29. Официальный канал Python в Telegram
  30. Хеши в Python
  31. Python Поверхностное Копирование
  32. Передача параметров в Python
  33. Генератор списка в Python
  34. Работа с JSON в Python
  35. Работа с NumPy
  36. Оператор «not» в Python
  37. Модуль sys: основы
  38. Переопределение метода __floordiv__
  39. Метод get() в Python
  40. Numpy: разбиение массивов
  41. Декоратор защиты анонимных пользователей
  42. Обработка исключений в Python
  43. Операторы увеличения и уменьшения переменной
  44. Курс по дообучению ChatGPT
  45. Удаление элементов по срезу
  46. Объединение строк с помощью метода join

Marketello читают маркетологи из крутых компаний