Для получения информации о времени выполнения функций и подробных сведений о работе кода вы можете использовать профайлеры и инструменты профилирования.
Один из таких инструментов для Python - cProfile. Он предоставляет детальную информацию о времени выполнения каждой функции, вызываемой в программе. Для его использования вы можете импортировать модуль cProfile и использовать его методы для анализа кода.
Пример использования cProfile:
```python
import cProfile
def func1():
# ваш код
def func2():
# ваш код
def main():
# ваш код
if __name__ == "__main__":
profiler = cProfile.Profile()
profiler.enable()
main() # ваша основная функция, вызывающая другие функции
profiler.disable()
profiler.print_stats(sort="time")
```
Этот код записывает информацию о времени выполнения каждой функции и выводит результаты с сортировкой по времени выполнения.
Еще одна популярная библиотека для профилирования кода - line_profiler. Она предоставляет более детальные сведения о времени выполнения каждой строки кода в функции. Пример использования этой библиотеки:
```python
!pip install line_profiler
from line_profiler import LineProfiler
def func():
# ваш код
if __name__ == "__main__":
profiler = LineProfiler()
profiler.add_function(func)
profiler.enable_by_count()
profiler.runcall(func)
profiler.disable_by_count()
profiler.print_stats()
```
Обе эти библиотеки позволяют получить подробные сведения о времени выполнения функций и определить, какую функцию можно оптимизировать. Выбор конкретного инструмента зависит от ваших потребностей и предпочтений.