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"
- Применение функции к списку
- Модуль Operator в Python
- Генераторы в Python
- Разделение строки с регулярными выражениями
- Работа с файлами в Python
- Метод __irshift__ для Python
- Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
- Преобразование строк в числа в Python
- Капитализация строк
- Импорт с альтернативным именем
- Поиск повторов в списке
- Генераторы списков
- Отношения подклассов в Python
- Функция enumerate в Python
- Поиск всех индексов подстроки
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Создание списка дат
- Сравнение неупорядоченных списков
- Установка random seed в Python
- Создание OrderedDict
- Работа со строками в Python
- Закрытие файла в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Операторы увеличения и уменьшения переменной
- Поиск индексов в списке
- UserString в Python
- Форматирование данных с помощью pprint
- Роль запятой в Python
- Работа с итераторами через срезы
- Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
- Установка пакета в Python
- Безопасный доступ к значениям словаря
- Работа с асинхронными задачами в Python
- Python Translator: создание локальных переводчиков
- Создание словарей в Python
- Импорт модуля из другого каталога
- Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
- Работа с библиотекой requests
- Декоратор total_ordering для сравнения объектов
- Pillow: работа с изображениями
- Основные операции с Numpy
- Группы исключений в Python
- Mad Libs Generator
- Поиск индексов подстроки
- Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
- Работа с комбинациями в Python.
