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. Применение функции к списку
  2. Модуль Operator в Python
  3. Генераторы в Python
  4. Разделение строки с регулярными выражениями
  5. Работа с файлами в Python
  6. Метод __irshift__ для Python
  7. Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
  8. Преобразование строк в числа в Python
  9. Капитализация строк
  10. Импорт с альтернативным именем
  11. Поиск повторов в списке
  12. Генераторы списков
  13. Отношения подклассов в Python
  14. Функция enumerate в Python
  15. Поиск всех индексов подстроки
  16. Retrying в Python: повторные вызовы
  17. Создание списка дат
  18. Сравнение неупорядоченных списков
  19. Установка random seed в Python
  20. Создание OrderedDict
  21. Работа со строками в Python
  22. Закрытие файла в Python
  23. Многострочные комментарии в Python
  24. Операторы увеличения и уменьшения переменной
  25. Поиск индексов в списке
  26. UserString в Python
  27. Форматирование данных с помощью pprint
  28. Роль запятой в Python
  29. Работа с итераторами через срезы
  30. Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
  31. Установка пакета в Python
  32. Безопасный доступ к значениям словаря
  33. Работа с асинхронными задачами в Python
  34. Python Translator: создание локальных переводчиков
  35. Создание словарей в Python
  36. Импорт модуля из другого каталога
  37. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  38. Работа с библиотекой requests
  39. Декоратор total_ordering для сравнения объектов
  40. Pillow: работа с изображениями
  41. Основные операции с Numpy
  42. Группы исключений в Python
  43. Mad Libs Generator
  44. Поиск индексов подстроки
  45. Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
  46. Работа с комбинациями в Python.

Marketello читают маркетологи из крутых компаний