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)
Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Генерация тестовых данных с factory_boy
  2. *args и **kwargs в Python
  3. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  4. Преобразование типов данных в set comprehension
  5. Копирование объектов в Python
  6. Атрибуты класса и экземпляра
  7. Метод join() для объединения элементов строки
  8. Экспорт функций в Python
  9. Замена текста с помощью sub
  10. Работа с очередями в Python
  11. Профилирование кода на Python
  12. Создание вложенных циклов for
  13. Метод join для наборов
  14. Метод join() для объединения строк
  15. split() — разделение строки
  16. Замена переменных в Python
  17. История Python
  18. Оптимизация гиперпараметров в Python
  19. Создание словарей в Python
  20. Метод matmul для умножения матриц
  21. Работа с YAML в Python: PyYAML.
  22. Преобразование списка в словарь через генератор
  23. Функция divmod() в Python
  24. Сортировка и обратный порядок
  25. Сравнение def и lambda функций в Python
  26. SciPy: широкий функционал для математических операций
  27. Регистрация на курсы SF Education
  28. Декоратор total_ordering для класса Point
  29. Участие в LP стейкинге Waves
  30. Основные методы NumPy
  31. Использование метода lower()
  32. Обработка исключений в Python
  33. Оператор += для объединения строк
  34. Метод join для объединения строк
  35. Оптимизация строк в Python
  36. Циклы for в Python
  37. Вычисление логарифмов в Python
  38. Работа с OpenCV
  39. Генерация случайных чисел в Python
  40. Преобразование строки в число
  41. Сортировка данных в Python
  42. Преобразование данных в Python
  43. Python defaultdict добавление ключа
  44. Оператор «not» в Python
  45. Работа с файловой системой в Python
  46. Обход словаря в Python
  47. Проверка типов с использованием isinstance
  48. Метод clear для коллекций

Marketello читают маркетологи из крутых компаний