python使用timeit时间模块

1. timeit.timeit(stmt=‘pass', setup=‘pass', timer=<default timer>, number=default_number)

  • timeit() 函数有四个参数,每个参数都是关键字参数,都有默认值。
  • stmt:传入需要测试时间的代码,可以直接传入代码表达式或单个变量,也可以传入函数。传入函数时要在函数名后面加上小括号,让函数执行,如 stmt = ‘func()' 。
  • setup:传入 stmt 的运行环境,如 stmt 中使用到的参数、变量,要导入的模块等,如 setup = 'from __main__ import func'。可以写一行语句,也可以写多行语句,写多行语句时用分号隔开。
  • 如果 stmt 和参数 setup 参数不传值,那么就失去了测试的意义,所以这两个参数是必要的。
  • timer: timer参数是当前操作系统的基本时间单位,默认会根据当前运行环境的操作系统自动获取(源码中已经定义),保持默认即可。
  • number:要测试的代码的运行次数,默认1000000(一百万)次,对于耗时的代码,运行太多次会花很多时间,可以自己修改运行次数。

2. timeit.repeat(stmt="pass", setup="pass", timer=default_timer, repeat=default_repeat, number=default_number)

  • repeat()函数有五个参数,每个参数都是关键字参数,都有默认值。参数含义与timer()相同
  • repeat:表示测试要重复几次,可以理解为将相同参数的 timeit() 函数重复执行。最终的结果构成一个列表返回,repeat 默认为3次。

3. class timeit.Timer(stmt=‘pass', setup=‘pass', timer=<timer function>)

  • 计算小段代码执行速度的类,构造函数需要的参数有stmt,setup,timer。
  • 前两个参数的默认值都是pass,timer默认会根据当前运行环境的操作系统自动获取;前两个参数都可以包含多个语句,多个语句间使用分号;或新行隔开
import timeit
def t1():
 li = [i for i in range(100000)]
def t2():
 li = []
 for i in range(100000):
  li += [i]
def t3():
 li = []
 for i in range(100000):
  li.append(i)
def t4():
 li = []
 list(range(100000))
def t5():
 li = []
 for i in range(100000):
  li.extend([i])
def t6():
 li = []
 for i in range(100000):
  li.insert(0,i)

# 方式1:timeit.timeit()
# list_t1 = timeit.timeit('t1()','from __main__ import t1',number=1)
# print("i for i in range(100000): %s" %(list_t1))

# 方式2:timeit.repeat()
# list_t2 = timeit.repeat('t2()','from __main__ import t2',repeat=1,number=1)
# print("li += i: %s" %(str(list_t2)))

# 方式3:timeit.Timer
# timer3 = timeit.Timer('t3()','from __main__ import t3')
# print("li.append(i): %s" %(timer3.timeit(number=1)))

# 直接传入字符串对象
# list_l4 = timeit.timeit('li = [i for i in range(1000)]',number=1)
# print(str(list_l4))

# 传入多个函数对象(;或空行分隔)
list_l5 = timeit.repeat('t4();t5();t6()','from __main__ import t4;from __main__ import t5;from __main__ import t6',repeat=1,number=1)
print(str(list_l5))

以上就是python使用timeit统计运行时间模块的详细内容,更多关于python使用timeit的资料请关注我们其它相关文章!

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