Курс Python → Измерение времени выполнения кода
Команда %%timeit является магической командой в среде IPython, которая позволяет измерить время выполнения программы Python. Это полезный инструмент для оптимизации кода и оценки производительности различных алгоритмов.
Давайте рассмотрим пример использования %%timeit. Предположим, у нас есть следующая функция, которая вычисляет сумму всех чисел до заданного числа:
def sum_numbers(n):
return sum(range(n+1))
Чтобы измерить время выполнения этой функции, мы можем использовать %%timeit следующим образом:
%%timeit
sum_numbers(10000)
После выполнения этой команды, среда IPython несколько раз выполнит функцию sum_numbers(10000) и выведет среднее время выполнения. Это позволяет нам оценить эффективность нашего кода и определить возможные улучшения.
Таким образом, использование %%timeit является важным инструментом для разработчиков Python, помогающим оптимизировать код и повысить производительность программы. Регулярное измерение времени выполнения функций поможет нам сделать наш код более эффективным и быстрым.
Другие уроки курса "Python"
- Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
- Проверка списка: any() и all()
- Отправка POST-запроса в REST API
- Работа с YAML в Python
- Работа с прокси в Python
- Список импортированных модулей в Python
- Перегрузка операторов в Python
- Оболочка Python
- Управление импортом в Python
- Срез списка в Python
- Работа с множествами в Python
- Возврат значений из генератора
- Создание веб-приложения с Flask
- Замена подстроки
- Оператор in в Python
- Вычисление натурального логарифма в NumPy
- Python: динамическая типизация и проверка типов
- Роль ключевого слова self
- Объединение словарей в Python
- Модуль future Python
- Объединение объектов в Python
- Генерация случайных чисел в Python
- Модуль Antigravity в Python 3
- Использование подчеркивания в REPL
- Операции с массивами в NumPy
- Установка максимального количества цифр
- Объединение списков в Python
- Метод remove() для удаления элемента из списка
- Списковое включение в Python
- Профилирование данных с Pandas
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Применение промокода в Много лосося
- Создание матрицы в Python
- Разделение строки на пары ключ-значение.
- Вычисление фазы комплексного числа
- Инициализация структур данных
- Мониторинг памяти с Pympler
- Метод __call__ в Python
- Реверс строки и списка в Python.
- Установка и использование модуля Wikipedia
- Срезы в Numpy
- globals и locals
- Чтение бинарного файла в Python.
- Комментарии в Python
- Форматирование строк в Python
- Списковый компрехеншен.
- Python enumerate() использование
