Курс Python → Отладка производительности Python

Отладка производительности Python — это процесс нахождения и устранения узких мест в вашем коде, которые замедляют его выполнение. Важно помнить, что оптимизация кода должна проводиться только в случае реальной необходимости, так как это может повлечь за собой усложнение кода и ухудшение его читаемости.

Один из основных инструментов для отладки производительности Python — это модуль timeit. С его помощью можно измерить время выполнения определенного участка кода и сравнить его с другими вариантами реализации. Например, для измерения времени выполнения функции можно использовать следующий код:


import timeit

def my_function():
    # ваш код здесь

execution_time = timeit.timeit("my_function()", setup="from __main__ import my_function", number=1000)
print(f"Время выполнения функции: {execution_time} секунд")

Кроме модуля timeit, для отладки производительности Python часто используется модуль cProfile, который позволяет проводить профилирование кода и анализировать его работу. С его помощью можно выявить участки кода, которые занимают наибольшее количество времени выполнения и оптимизировать их.

Также важно помнить о том, что оптимизация кода должна проводиться на основе реальных данных о производительности, а не на основе предположений. Поэтому перед проведением оптимизации стоит профилировать код и выявить узкие места, которые действительно нуждаются в оптимизации.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Оператор break в Python
  2. Метод __ilshift__ для битового сдвига влево
  3. Таймер обратного отсчета
  4. Отправка HTTP-запросов с User-Agent
  5. Работа с рекламными данными в Pandas
  6. Объединение списков в Python
  7. Лямбда-функции в цикле
  8. Генерация UUID в Python
  9. Философия Python
  10. Создание пустых функций и классов в Python
  11. Python-dateutil — работа с датами
  12. Управление контекстом выполнения кода
  13. Добавление элемента к кортежу
  14. Функции all() и any() в Python
  15. Класс UserDict: дополнительная функциональность
  16. Работа с пользовательским вводом
  17. Метод split() для разделения строк
  18. Создание списка через итерацию
  19. Функции map, filter, reduce
  20. Реализация операции -= для пользовательского класса
  21. Defaultdict в Python
  22. Создание Radio кнопок в tkinter
  23. Измерение времени выполнения кода
  24. Генератор списка в Python
  25. Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
  26. Динамическая типизация в Python
  27. Обрезка изображения с Pillow
  28. Генераторы в Python
  29. Ограничение итераций в Python
  30. Переопределение метода sub
  31. Удаление ключа из словаря
  32. Итерация по итерируемым объектам
  33. Списковое включение в Python
  34. Множественные конструкторы в Python
  35. Основные методы NumPy
  36. Сортировка в Python
  37. Фильтрация последовательности
  38. Удаление дубликатов в pandas
  39. Метод count() для списка
  40. Операции с матрицами в Python
  41. Создание словарей в Python
  42. Блок try…finally в Python
  43. Метод split() в Python
  44. Преобразование данных в Python
  45. Проверка типов с использованием isinstance
  46. Измерение времени выполнения кода в Python
  47. Создание комплексных чисел

Marketello читают маркетологи из крутых компаний