Здраствуйте, необходимо ускорить код в тысячи раз, с помощью numpy, или другого Как это сделать? import numpy as np aboba = True while aboba: try: r = int(input("Какой диапазон чисел? : ")) for i in range(r): if i == 1193299: print("ЭЭЭ КУДА ПОЕХАЛ ОСТАЛАВИСТА") break print(i + 1) else: print('Цикл for закончен') except: print("Ты ввел букву.")Вот код... хотелось бы его ускорить в тысячи раз, и потом что бы в конце время затраченное на выполнение

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

данного кода с помощью ускоренной версии сохранить в отдельную переменную.

Для ускорения данного кода с использованием библиотеки numpy можно использовать векторизацию операций вместо циклов. Вот как можно переписать данный код с использованием numpy:

import numpy as np
aboba = True
while aboba:
try:
r = int(input("Какой диапазон чисел? : "))
i = np.arange(r)
idx = np.where(i == 1193298)[0]
if len(idx) > 0:
print("ЭЭЭ КУДА ПОЕХАЛ ОСТАЛАВИСТА")
break
print(np.arange(r) + 1)
print('Цикл for закончен')
except:
print("Ты ввел букву.")

Этот код использует методы numpy для выполнения операций над массивами данных, что позволяет ускорить выполнение кода. Необходимо заметить, что в данном примере скорость выполнения кода сильно зависит от вводимого пользователем значения r.

Для измерения времени выполнения кода можно использовать библиотеку timeit. Вот пример как можно измерить время выполнения ускоренной версии кода:

import timeit
setup_code = '''
import numpy as np
aboba = True
r = 1000000
'''
code_to_test = '''
i = np.arange(r)
idx = np.where(i == 1193298)[0]
if len(idx) > 0:
print("ЭЭЭ КУДА ПОЕХАЛ ОСТАЛАВИСТА")
break
print(np.arange(r) + 1)
print('Цикл for закончен')
'''
execution_time = timeit.timeit(code_to_test, setup=setup_code, number=1)
print(f"Время затраченное на выполнение кода: {execution_time} секунд")

Этот код измеряет время выполнения ускоренной версии кода для значения r = 1000000. Вам необходимо изменить значение r в переменной setup_code согласно вашим требованиям.