Курс Python → Расчет времени выполнения
Для расчета времени выполнения программы в Python можно использовать модуль time. Для этого необходимо импортировать этот модуль в начале программы с помощью команды import time. Затем перед выполнением кода, время начала выполнения программы сохраняется в переменной, например start_time = time.time().
После выполнения всего кода, время окончания выполнения программы также сохраняется в переменной, например end_time = time.time(). Для расчета времени выполнения программы достаточно вычесть время начала выполнения из времени окончания выполнения: execution_time = end_time - start_time.
Теперь у вас есть точное время, которое затратила программа на выполнение кода. Это может быть полезно для оптимизации программы и улучшения ее производительности. Например, если вы хотите знать, сколько времени занимает выполнение определенной функции или участка кода, вы можете обернуть этот участок кода в блоки start_time = time.time() и end_time = time.time().
import time
start_time = time.time()
# здесь ваш код
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print("Время выполнения программы:", execution_time)
Другие уроки курса "Python"
- Генерация тестовых данных с factory_boy
- *args и **kwargs в Python
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Преобразование типов данных в set comprehension
- Копирование объектов в Python
- Атрибуты класса и экземпляра
- Метод join() для объединения элементов строки
- Экспорт функций в Python
- Замена текста с помощью sub
- Работа с очередями в Python
- Профилирование кода на Python
- Создание вложенных циклов for
- Метод join для наборов
- Метод join() для объединения строк
- split() — разделение строки
- Замена переменных в Python
- История Python
- Оптимизация гиперпараметров в Python
- Создание словарей в Python
- Метод matmul для умножения матриц
- Работа с YAML в Python: PyYAML.
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Функция divmod() в Python
- Сортировка и обратный порядок
- Сравнение def и lambda функций в Python
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Регистрация на курсы SF Education
- Декоратор total_ordering для класса Point
- Участие в LP стейкинге Waves
- Основные методы NumPy
- Использование метода lower()
- Обработка исключений в Python
- Оператор += для объединения строк
- Метод join для объединения строк
- Оптимизация строк в Python
- Циклы for в Python
- Вычисление логарифмов в Python
- Работа с OpenCV
- Генерация случайных чисел в Python
- Преобразование строки в число
- Сортировка данных в Python
- Преобразование данных в Python
- Python defaultdict добавление ключа
- Оператор «not» в Python
- Работа с файловой системой в Python
- Обход словаря в Python
- Проверка типов с использованием isinstance
- Метод clear для коллекций
