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. Сортировка с помощью параметра key
  2. Строковое представление объектов
  3. kwargs в Python
  4. Создание виртуальной среды
  5. Вложенные циклы в Python
  6. Получение текущей даты в Python
  7. Разбиение строки в Python
  8. Манипуляция формой массива в Numpy
  9. Навыки Python: строки, типы данных
  10. Генерация чисел с range()
  11. Работа с Event() в threading
  12. Форматирование строк с помощью f-строк
  13. Работа со словарями Python
  14. Кортежи в Python: особенности и преимущества
  15. split() без разделителя
  16. Работа с файлами в Python
  17. Профилирование с cProfile
  18. Кортеж в Python: создание и использование
  19. Декораторы с аргументами
  20. Множественные конструкторы в Python
  21. Создание новых списков через list comprehensions
  22. Поиск индекса элемента
  23. Очистка входных данных
  24. Python Метод del.
  25. Очистка строки в Python
  26. SciPy: широкий функционал для математических операций
  27. enumerate() в Python для работы с индексами
  28. Создание namedtuple списком полей
  29. Удаление URL-адресов в Python
  30. Pillow: работа с изображениями
  31. PUT запрос для обновления данных
  32. Измерение времени выполнения кода
  33. Очистка данных в Python
  34. Чтение бинарного файла в Python.
  35. Измерение времени выполнения кода
  36. Проверка типа данных
  37. Проверка надежности пароля на Python
  38. Отладка в командной строке
  39. Метод __getitem__ в Python
  40. Работа с f-строками 2.0
  41. Оператор zip в Python
  42. Принципы Zen Python
  43. Обработка аргументов Python
  44. Работа с файловой системой в Python
  45. Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
  46. Работа с контекстными менеджерами

Marketello читают маркетологи из крутых компаний