print(f"Добавление в начало списка заняло {list_time:.6f} секунд")
# Измерим время выполнения для двусторонней очереди
deque_time = timeit.timeit(deque_appendleft, number=1000)
print(f"Добавление в начало двусторонней очереди заняло {deque_time:.6f} секунд")
```
Этот код измеряет время выполнения операции добавления элемента в начало списка и двусторонней очереди по 1000 раз и выводит результат. Вы увидите, что двусторонняя очередь (`deque`) значительно эффективнее при таких операциях, потому что она оптимизирована для добавления и удаления элементов в начале и конце.
Результат будет зависеть от производительности вашей системы, но обычно вы увидите, что добавление элемента в начало `deque` будет выполняться намного быстрее, чем в обычном списке. `deque` оптимизирована для таких операций, и вы должны увидеть значительное ускорение по сравнению с обычным списком.
Измерение производительности поможет вам выбрать подходящую структуру данных или оптимизировать код для достижения лучшей производительности в вашем приложении.
3. Модуль `itertools`
Модуль `itertools` в Python предоставляет множество функций, которые упрощают создание и обработку итераторов. Это может быть очень полезным при работе с большими наборами данных и выполнении итераций. Далее некоторые из наиболее полезных функций из этого модуля:
– `itertools.count(start, step)`: Эта функция создает бесконечный итератор, который генерирует числа, начиная с `start` и увеличиваясь на `step` с каждой итерацией.
– `itertools.cycle(iterable)`: Создает бесконечный итератор, который бесконечно повторяет элементы из `iterable`.
– `itertools.repeat(elem, times)`: Создает итератор, который возвращает элемент `elem` `times` раз.
– `itertools.chain(iterable1, iterable2, …)`: Объединяет несколько итерируемых объектов в один длинный итератор.
– `itertools.islice(iterable, start, stop, step)`: Возвращает срез итерируемого объекта, начиная с `start` и заканчивая до `stop` с шагом `step`.
– `itertools.filterfalse(predicate, iterable)`: Возвращает элементы итерируемого объекта, для которых функция `predicate` возвращает `False`.
– `itertools.groupby(iterable, key)`: Группирует элементы из итерируемого объекта на основе функции `key`.
– `itertools.product(iterable1, iterable2, …)`: Возвращает декартово произведение нескольких итерируемых объектов.