Курс Python → Измерение времени выполнения кода
Модуль timeit в Python предоставляет удобный способ измерить время выполнения любого фрагмента кода. Это особенно полезно при оптимизации кода или сравнении различных методов решения задачи. На практике, использование timeit позволяет оценить эффективность различных подходов и выбрать наиболее оптимальный.
Для измерения времени выполнения кода с помощью модуля timeit необходимо передать ему строку с кодом, который вы хотите измерить. timeit выполнит этот код множество раз и вернет среднее время выполнения. Это позволяет уменьшить влияние случайных факторов на результат и получить более точные данные.
Пример использования timeit:
import timeit
code_to_measure = '''
# здесь ваш код
'''
execution_time = timeit.timeit(stmt=code_to_measure, number=1000)
print(f"Время выполнения кода: {execution_time} секунд")
В данном примере мы создаем переменную code_to_measure, в которой хранится строка с кодом, который мы хотим измерить. Затем мы используем функцию timeit.timeit(), передавая ей эту строку и указывая количество запусков. Результатом будет время выполнения данного кода в секундах.
Использование модуля timeit позволяет не только измерить время выполнения кода, но и оптимизировать его, улучшая производительность программы. При работе с большими объемами данных или сложными алгоритмами это может быть критически важно для эффективной работы программы.
Другие уроки курса "Python"
- Удаление первого элемента списка
- Обмен значений переменных в Python
- Создание словаря через dict comprehension
- Многострочные строки в Python
- Обработка исключений с блоком else
- Обратный список чисел
- Доступ к локальным переменным
- Работа с утверждениями в Python
- Константы в модуле cmath
- PrettyTable: создание таблицы
- Переопределение метода __eq__
- Возвращение нескольких значений через кортеж или класс
- Получение текущей даты и времени
- Хранение данных
- Декодирование байтов в строку
- Список и кортеж в Python
- Работа со слайсами
- Подсчет элементов в списке с Counter
- Нахождение отличий в списках
- Скрытие вывода данных
- Вакансии в Nebius
- Получение текущей директории
- Очистка списка от False, None, 0, «»
- Измерение времени выполнения в Python
- Метод matmul для умножения матриц
- Проверка типа объекта в Python
- Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
- Объединение списков в Python.
- Работа с пользовательским вводом
- Фильтрация списков с itertools
- Профилирование данных с Pandas.
- Работа с *args и **kwargs в Python
- Получение имени функции с помощью inspect
- Уникальность ключей в словаре
- Методы работы со списками
- Импорт с альтернативным именем
- Применение функции к списку
- Удаление элемента по индексу в Python
- Выход из профиля в Django
- Метод ipow для возведения в степень
- Обработка исключений
- Основные функции и модули Python
- Основы Python
- 9 уловок для чистого кода
