timeit 模块详解 -- 准确测量小段代码的执行时间
timeit 模块提供了测量 Python 小段代码执行时间的方法。它既可以在命令行界面直接使用,也可以通过方法进行调用。该模块灵活地避开了测量执行时间所容易出现的错误。
以下例子是命令行界面的使用方法:
- $ python -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))'
- 10000 loops, best of 3: 40.3 usec per loop
- $ python -m timeit '"-".join([str(n) for n in range(100)])'
- 10000 loops, best of 3: 33.4 usec per loop
- $ python -m timeit '"-".join(map(str, range(100)))'
- 10000 loops, best of 3: 25.2 usec per loop
以下例子是 IDLE 下调用的方法:
- >>> import timeit
- >>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
- 0.8187260627746582
- >>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)
- 0.7288308143615723
- >>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
- 0.5858950614929199
需要注意的是,只有当使用命令行界面时,timeit 才会自动确定重复的次数。
timeit 模块
该模块定义了三个实用函数和一个公共类。
timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, number=1000000)
创建一个 Timer 实例,参数分别是 stmt(需要测量的语句或函数),setup(初始化代码或构建环境的导入语句),timer(计时函数),number(每一次测量中语句被执行的次数)
注:由于 timeit() 正在执行语句,语句中如果存在返回值的话会阻止 timeit() 返回执行时间。timeit() 会取代原语句中的返回值。
timeit.repeat(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, repeat=3, number=1000000)
创建一个 Timer 实例,参数分别是 stmt(需要测量的语句或函数),setup(初始化代码或构建环境的导入语句),timer(计时函数),repeat(重复测量的次数),number(每一次测量中语句被执行的次数)
timeit.default_timer()
默认的计时器,一般是 time.perf_counter(),time.perf_counter() 方法能够在任一平台提供最高精度的计时器(它也只是记录了自然时间,记录自然时间会被很多其他因素影响,例如计算机的负载)。
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(需要测量的语句或函数),setup(初始化代码或构建环境的导入语句),timer(计时函数)。前两个参数的默认值都是 'pass',timer 参数是平台相关的;前两个参数都可以包含多个语句,多个语句间使用分号(;)或新行分隔开。
第一次测试语句的时间,可以使用 timeit() 方法;repeat() 方法相当于持续多次调用 timeit() 方法并将结果返回为一个列表。
stmt 和 setup 参数也可以是可供调用但没有参数的对象,这将会在一个计时函数中嵌套调用它们,然后被 timeit() 所执行。注意,由于额外的调用,计时开销会相对略到。
- timeit(number=1000000)
功能:计算语句执行 number 次的时间。
它会先执行一次 setup 参数的语句,然后计算 stmt 参数的语句执行 number 次的时间,返回值是以秒为单位的浮点数。number 参数的默认值是一百万,stmt、setup 和 timer 参数由 timeit.Timer 类的构造函数传递。
注意:默认情况下,timeit() 在计时的时候会暂时关闭 Python 的垃圾回收机制。这样做的优点是计时结果更具有可比性,但缺点是 GC(garbage collection,垃圾回收机制的缩写)有时候是测量函数性能的一个重要组成部分。如果是这样的话,GC 可以在 setup 参数执行第一条语句的时候被重新启动,例如:
- timeit.Timer('for i in range(10): oct(i)', 'gc.enable()').timeit()
- repeat(repeat=3, number=1000000)
功能:重复调用 timeit()。
repeat() 方法相当于持续多次调用 timeit() 方法并将结果返回为一个列表。repeat 参数指定重复的次数,number 参数传递给 timeit() 方法的 number 参数。
注意:人们很容易计算出平均值和标准偏差,但这并不是非常有用。在典型的情况下,最低值取决于你的机器可以多快地运行给定的代码段;在结果中更高的那些值通常不是由于 Python 的速度导致,而是因为其他进程干扰了你的计时精度。所以,你所应感兴趣的只有结果的最低值(可以用 min() 求出)。
- print_exc(file=None)
功能:输出计时代码的回溯(Traceback)
典型的用法:
- t = Timer(...) # outside the try/except
- try:
- t.timeit(...) # or t.repeat(...)
- except Exception:
- t.print_exc()
标准回溯的优点是在编译模板中,源语句行会被显示出来。可选的 file 参数指定将回溯发送的位置,默认是发送到 sys.stderr。
。。。。。。翻译进行中。。。。。。