🕐 Как измерить время выполнения кода в питоне

Чтобы измерить время выполнения кода в Python, вы можете использовать модуль timeit. Вот пример:

import timeit

start_time = timeit.default_timer()

# Ваш код для измерения времени

end_time = timeit.default_timer()
execution_time = end_time - start_time

print(f"Время выполнения кода: {execution_time} сек.")

Как в питоне измерить время выполнения кода

Измерение времени выполнения кода в питоне - это полезный инструмент, позволяющий оценить эффективность вашего кода и найти узкие места для оптимизации. В этой статье мы рассмотрим несколько способов измерить время выполнения кода в питоне.

1. Использование модуля timeit

Модуль timeit является стандартным инструментом для измерения времени выполнения кода в питоне. Он обеспечивает точные и надежные результаты, устраняя такие факторы, как влияние других процессов на вашу систему.

Ниже приведен пример использования модуля timeit для измерения времени выполнения кода:

        import timeit
        
        def my_function():
            # Ваш код здесь
        
        execution_time = timeit.timeit(my_function, number=1000)
        print(f"Время выполнения: {execution_time} секунд")
    

В этом примере функция my_function выполняется 1000 раз, и модуль timeit возвращает общее время исполнения в секундах.

2. Использование модуля time

Если вам не нужна такая высокая точность, вы можете использовать модуль time для измерения времени выполнения кода. Он обеспечивает простой и быстрый способ измерить время исполнения без дополнительных настроек.

Вот пример использования модуля time:

        import time
    
        start_time = time.time()
        # Ваш код здесь
        end_time = time.time()
        
        execution_time = end_time - start_time
        print(f"Время выполнения: {execution_time} секунд")
    

Здесь переменная start_time содержит время начала выполнения кода, а переменная end_time содержит время окончания выполнения. Вычитая время начала из времени окончания, мы получаем общее время выполнения.

3. Использование декоратора

Другим способом измерения времени выполнения кода является использование декоратора. Декораторы позволяют добавлять дополнительное поведение к функциям без изменения их исходного кода.

Вот пример использования декоратора для измерения времени выполнения функции:

        import time
        
        def measure_time(func):
            def wrapper(*args, **kwargs):
                start_time = time.time()
                result = func(*args, **kwargs)
                end_time = time.time()
                execution_time = end_time - start_time
                print(f"Время выполнения: {execution_time} секунд")
                return result
            return wrapper
        
        @measure_time
        def my_function():
            # Ваш код здесь
    

В этом примере функция my_function оборачивается декоратором measure_time, который измеряет время выполнения функции и выводит результат на экран.

4. Использование модуля cProfile

Если вам нужна более подробная информация о времени выполнения каждой функции в вашем коде, вы можете использовать модуль cProfile. Он предоставляет профилирование кода, что позволяет определить самые ресурсоемкие участки вашего приложения.

Вот пример использования модуля cProfile:

        import cProfile
        
        def my_function():
            # Ваш код здесь
        
        cProfile.run("my_function()")
    

Вызов функции cProfile.run профилирует выполнение функции my_function и выводит подробную информацию о времени выполнения каждой функции.

Заключение

Теперь у вас есть несколько способов измерить время выполнения кода в питоне. Выберите тот, который лучше всего подходит для вашей конкретной ситуации. Измерение времени выполнения кода поможет вам оптимизировать приложения и повысить их эффективность.