Reporte

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Instituto Tecnológico Superior
Progreso
Dirección General
Subdirección Académica
 
	
 Instituto Tecnológico Superior Progreso
CARRERA:
Ingeniería en Sistemas Computacionales
MATERIA:
TAREA:
MAESTRO(A):
ESTUDIANTE:
Miguel Ángel De La Cruz Centeno
SEMESTRE:
7mo SEMESTRE 
Introducción
La medición del tiempo de ejecución es una habilidad fundamental en el mundo de la programación,
ya que permite evaluar el rendimiento de algoritmos y técnicas de programación, identificar cuellos
de botella y optimizar el código.
En este manual, exploraremos el uso de la biblioteca timeit, una herramienta poderosa que nos
permite medir con precisión el tiempo que lleva ejecutar fragmentos de código. A través de una serie
de ejemplos y ejercicios, los estudiantes adquirirán experiencia en la medición del tiempo de
ejecución y aprenderán a tomar decisiones informadas sobre la eficiencia de sus programas.
Objetivo
Capacitar a los estudiantes para comprender y aplicar eficazmente técnicas de medición del tiempo
de ejecución en Python.
Desarrollo
Realiza los ejercicios siguientes en tu computadora.
Ejercicio 1:
Ejercicio 2:
Ejercicio 3:
Contesta lo siguiente (puedes consultar en internet).
¿Por qué es importante medir el tiempo de ejecución de programas y funciones en Python?
· Para registrar la hora actual en que se ejecuta un programa.
· Para conocer el tiempo que lleva ejecutar una línea de código en Python.
· Para evaluar y optimizar el rendimiento de programas y algoritmos.
· Para calcular la cantidad de tiempo que un programa se ejecuta en una semana.
¿Cuál de las siguientes bibliotecas de Python se utiliza comúnmente para medir el tiempo de ejecución?
· math
· datetime
· timeit
· random
¿Qué función o método de timeit se utiliza para medir el tiempo de ejecución de una función o fragmento de código?
· measure_time()
· time_execution()
· calculate_execution_time()
· timeit.timeit()
¿Cómo se configuran las pruebas con timeit para medir el tiempo de ejecución de una función específica?
· No es necesario configurar nada; timeit detecta automáticamente las funciones a medir.
· Mediante la función config_timeit().
· Utilizando el argumento function en timeit.timeit().
· Empleando el argumento globals().
¿Cuál es la unidad de tiempo más pequeña en Python cuando se mide el tiempo de ejecución?
· Segundos
· Milisegundos
· Microsegundos
· Nanosegundos
En la práctica de ejemplo "Suma de una lista vs. Comprehensión de lista," ¿cuál de las dos implementaciones demostró ser más eficiente en términos de tiempo de ejecución?
· Suma de una lista con bucle for.
· Comprehensión de lista para sumar.
En la práctica de ejemplo "Búsqueda en una lista vs. Búsqueda en un conjunto," ¿cuál de las dos
implementaciones demostró ser más eficiente en términos de tiempo de ejecución?
· Búsqueda en una lista.
· Búsqueda en un conjunto.
¿Por qué la medición del tiempo de ejecución es importante al comparar diferentes algoritmos de ordenamiento?
· Porque solo los algoritmos de ordenamiento rápidos pueden beneficiarse de la medición del tiempo de ejecución.
· Para determinar cuántos elementos hay en una lista.
· Para evaluar y seleccionar el algoritmo de ordenamiento más eficiente en función del tamaño de los datos y otros factores.
¿Qué es lo que realmente mide timeit cuando se ejecuta una función o fragmento de código varias veces?
· El tiempo total que lleva ejecutar una función.
· El tiempo promedio que lleva ejecutar una función o fragmento de código una cantidad específica de veces.
¿Qué tipo de problemas puede ayudar a resolver la medición del tiempo de ejecución en Python?
· Problemas de gramática en el código fuente.
· Problemas matemáticos complejos.
· Problemas relacionados con el rendimiento y la eficiencia en programas y algoritmos.
Realiza el reporte de práctica correspondiente.
					
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