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. Генераторы словарей и множеств
  2. Progress с библиотекой tqdm
  3. Создание словарей и множеств в Python.
  4. Метод __complex__ в Python
  5. Запуск внешнего кода в Jupyter
  6. Работа с Enum в Python3.
  7. Замена текста с re.sub()
  8. Избегайте использования goto
  9. Оператор * в Python
  10. Ускоренный импорт библиотек
  11. Оптимизация памяти в Python
  12. Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
  13. Строки в Python: апострофы и кавычки
  14. Преобразование генераторов в циклы
  15. Перехват исключений в Python
  16. Склеивание строк через метод join()
  17. Печать месячного календаря
  18. Удаление элементов из списка в Python
  19. Функция zip() в Python
  20. Проверка индексов коллекции
  21. Склеивание строк без циклов
  22. Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
  23. Установка и обучение ChatterBot
  24. Выражения-генераторы в Python
  25. Лямбда-функции в Python
  26. Возврат значений из генератора
  27. Динамические маршруты во Flask
  28. Создание словарей в Python
  29. Использование функции enumerate()
  30. Метод bool() в Python
  31. Лямбда-функции в defaultdict
  32. Настройка вывода NumPy
  33. Форматирование строк в Python
  34. Конкатенация списков в Python
  35. Обработка ошибок в JSON данных
  36. Функция product() из itertools
  37. Получение текущего времени в Python
  38. Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
  39. Модуль pprint: улучшение вывода данных
  40. Копирование словарей и списков в Python
  41. Модуль xkcd: загрузка комиксов
  42. Генерация случайных чисел в Python
  43. Просмотр внешнего файла в Python
  44. UserString в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний