Курс Python → Расчет времени выполнения кода
Для расчета времени выполнения программы в Python можно использовать модуль time. Для этого необходимо импортировать этот модуль в свою программу с помощью команды import time. Затем перед выполнением участка кода, время начала выполнения можно записать в переменную с помощью функции time.time().
После выполнения участка кода, необходимо снова вызвать функцию time.time() и вычесть из текущего времени начальное время. Это позволит определить, сколько времени заняло выполнение программы. Полученное значение можно вывести на экран для анализа.
Пример кода для расчета времени выполнения программы:
import time
start_time = time.time()
# Ваш код здесь
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Время выполнения программы: {execution_time} секунд")
Таким образом, используя модуль time, можно легко и точно определить время, затраченное на выполнение определенного участка кода. Это может быть полезно для оптимизации производительности программы и выявления узких мест в коде, которые требуют оптимизации.
Другие уроки курса "Python"
- Операторы присваивания в Python
- Область видимости переменных
- Декоратор @override
- Методы HTTP запросов в Flask
- Создание копии списка в Python
- Работа со временем в Python
- Преобразование вложенного списка
- Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
- Сортировка HTML по CSS-селектору
- Решение переменной Шредингера
- Присвоение и ссылки
- Декораторы в Python
- Установка виртуального окружения Python
- Тип данных TypeVarTuple
- Избегайте изменяемых аргументов
- Логирование с Loguru
- Конкатенация списков в Python
- Контекстный менеджер в Python
- Отношения подклассов в Python
- Работа с часовыми поясами в Python
- Стать Python-разработчиком
- Docstring в Python
- Инициализация структур данных
- Добавление элементов в список
- Создание новых списков через list comprehensions
- Установка пакета в Python
- Работа с словарями в Python
- Функция zip() в Python
- Подсказки типов в Python
- Операции с комплексными числами
- IPython и Jupyter Notebook: руководство
- Асинхронное выполнение задач в Python
- Хранение переменных в Python.
- Распаковка элементов массива
- Работа с необработанными строками
- Создание копии итератора
- Переопределение метода
- Доступ к локальным переменным
- Сортировка слиянием
- Фильтрация списков с itertools
- Генератор списка с условием if
- Методы shutil для работы с файлами
- Работа с контекстным менеджером Pool
