timeit 模块详解（准确测量小段代码的执行时间）

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：

1. $ python -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))'
2. 10000 loops, best of 3: 40.3 usec per loop
3. $ python -m timeit '"-".join([str(n) for n in range(100)])'
4. 10000 loops, best of 3: 33.4 usec per loop
5. $ python -m timeit '"-".join(map(str, range(100)))'
6. 10000 loops, best of 3: 25.2 usec per loop

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以下例子是 IDLE 下调用的方法：

1. >>> import timeit
2. >>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
3. 0.8187260627746582
4. >>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)
5. 0.7288308143615723
6. >>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
7. 0.5858950614929199

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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：

1. timeit.Timer('for i in range(10): oct(i)', 'gc.enable()').timeit()

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- 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：

1. t = Timer(...)       # outside the try/except
2. try:
3.     t.timeit(...)    # or t.repeat(...)
4. except Exception:
5.     t.print_exc()

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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。。。。。。