


Mesurer le temps d'exécution des programmes Python
En programmation Python, déterminer le temps d'exécution d'un programme peut être crucial pour l'optimisation des performances. Voici une solution complète pour mesurer le temps d'exécution de n'importe quel programme Python :
Utilisation du module Time
La bibliothèque standard Python inclut le module time, qui fournit diverses méthodes pour gérer les tâches liées au temps. Pour mesurer le temps d'exécution d'un programme, vous pouvez utiliser les étapes suivantes :
- Importer le module horaire : Commencez par importer le module horaire dans votre programme.
- Démarrez le minuteur : Appelez la fonction time.time() avant que le programme ne commence à exécuter sa logique principale. Ceci enregistre l'heure actuelle du système sous forme de valeur à virgule flottante en secondes.
- Exécutez le programme : Exécutez la logique principale de votre programme.
- Arrêtez le timer :Appelez à nouveau la fonction time.time() une fois l'exécution du programme terminée.
- Calculez l'exécution time : Soustrayez l'heure de début de l'heure d'arrêt pour déterminer le temps total d'exécution en secondes.
- Affichez le résultat : Imprimez le temps d'exécution à l'aide de la fonction print().
Exemple de code
import time start_time = time.time() # Run the main logic of your program here end_time = time.time() total_execution_time = end_time - start_time print(f"--- {total_execution_time} seconds ---")
Ce code suppose que votre programme prend à au moins un dixième de seconde pour courir. Si votre programme se termine beaucoup plus rapidement, vous devrez peut-être utiliser la fonction perf_counter du module time pour un timing plus précis.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)

ListsandNumpyArraysInpythonHaveDidifferentMemoryfootprints: listsaRemoreFlexibles Butlessmemory économe, tandis que la liste de résensés est-ce qui

ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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