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"
- Официальный канал Python в Telegram
- Оптимизация параметров в Python
- Приближение чисел в Python
- Команда %dhist — список посещенных каталогов
- Метод add для класса Vector
- Удаление элементов во время итерации
- Работа с GitHub в Telegram
- Работа с Requests для HTTP-запросов
- Объединение, распаковка и деструктуризация
- Модуль os в Python: работа с файлами
- Вызов внешних программ в Python с помощью sh
- Изменение элемента списка
- Проверка дублей в списке.
- Сглаживание списка
- Работа с изображениями PIL
- %pinfo: получение информации об объекте
- Оформление кода по PEP 8
- Создание словаря с значением по умолчанию
- Enum в Python
- Обработка ошибок в Python
- Логирование с Loguru
- Проверка типов с помощью isinstance
- Проверка запуска скрипта или импорта модуля
- Форматирование строк в Python
- Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
- Метод rsub для пользовательских чисел
- Применение промокода в Много лосося
- Работа со стеком в Python
- Сериализация и десериализация объектов
- Управление сессиями в Python
- Расчет времени выполнения кода
- Декораторы в Python
- Списковые включения в Python
- Форматирование заголовков в Python
- Основы работы со списками
- Создание класса очереди
- Defaultdict в Python
- Преобразование текста в речь с Python
- Обработка ошибок в JSON данных
- Python: динамическая типизация и проверка типов
- Работа с deque в Python
- Делегирование в Python
- Генераторы списков в Python
