Python 프로그램의 실행 시간 측정
Python 프로그래밍에서 프로그램의 실행 시간을 결정하는 것은 성능 최적화에 매우 중요할 수 있습니다. 다음은 Python 프로그램의 실행 시간을 측정하는 포괄적인 솔루션입니다.
Time 모듈 사용
Python 표준 라이브러리에는 다양한 방법을 제공하는 time 모듈이 포함되어 있습니다. 시간과 관련된 작업을 관리합니다. 프로그램의 실행 시간을 측정하려면 다음 단계를 사용할 수 있습니다.
- 시간 모듈 가져오기: 시간 모듈을 프로그램으로 가져오는 것으로 시작합니다.
- 타이머 시작: 프로그램이 메인 로직 실행을 시작하기 전에 time.time() 함수를 호출하세요. 현재 시스템 시간을 초 단위의 부동 소수점 값으로 기록합니다.
- 프로그램 실행: 프로그램의 기본 논리를 실행합니다.
- 중지 타이머: 프로그램이 끝난 후 time.time() 함수를 다시 호출하세요. 실행 중입니다.
- 실행 시간 계산: 중지 시간에서 시작 시간을 빼면 총 실행 시간(초)이 결정됩니다.
- 결과 표시: print() 함수를 이용하여 실행시간을 출력합니다.
예제 코드
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 ---")
이 코드는 프로그램을 실행하는 데 최소 10분의 1초가 걸린다고 가정합니다. 프로그램이 훨씬 빠르게 완료되면 보다 정확한 타이밍을 위해 time 모듈에서 perf_counter 함수를 사용해야 할 수도 있습니다.
위 내용은 Python 프로그램의 실행 시간을 어떻게 측정할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.

chooSearRaysOverListSinpyTonforBetTerferformanceAndMemoryEfficiencyInspecificscenarios.1) arrgenumericalDatasets : arraysreducememoryUsage.2) Performance-CriticalOperations : ArraysofferspeedboostsfortaskslikeApenorsearching.3) TypeSenforc

파이썬에서는 루프에 사용하여 열거 및 추적 목록에 대한 이해를 나열 할 수 있습니다. Java에서는 루프를 위해 전통적인 사용 및 루프가 트래버스 어레이를 향해 향상시킬 수 있습니다. 1. Python 목록 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프, 열거 및 목록 이해력. 2. Java 어레이 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프 용 전통 및 루프를위한 향상.

이 기사는 버전 3.10에 도입 된 Python의 새로운 "매치"진술에 대해 논의하며, 이는 다른 언어로 된 문장과 동등한 역할을합니다. 코드 가독성을 향상시키고 기존 IF-ELIF-EL보다 성능 이점을 제공합니다.

Python 3.11의 예외 그룹은 여러 예외를 동시에 처리하여 동시 시나리오 및 복잡한 작업에서 오류 관리를 향상시킵니다.

Python의 기능 주석은 유형 확인, 문서 및 IDE 지원에 대한 기능에 메타 데이터를 추가합니다. 코드 가독성, 유지 보수를 향상 시키며 API 개발, 데이터 과학 및 라이브러리 생성에 중요합니다.


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