Python代码执行时间测量模块timeit用法解析

站长资源 2024/11/24 佚名

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1.timeit模块

timeit模块可以用来测试一小段python代码的执行速度

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

Timer是测量小段代码执行速度的类
stmt参数是要测试的代码语句(statment);
setup参数是运行代码时需要的设置；
timer参数是一个定时器函数，与平台有关(windows,unix,linux,mac)。

timeit.timer(number = 10000)

Timer类中测试语句执行速度的对象方法。number参数是测试代码时的测试次数，默认为1000000（一百万）次。
该方法返回执行代码的平均耗时，是一个float类型的seconds。

2.使用timeit模块对python中list内置操作的时间复杂度测算

3.测算代码块：

#下面列出list的几种常用内置方法以及list的几种构建方法
	
#coding:utf-8
 
#导入timeit模块
 
import timeit
 
#t1，以+的方式构建列表
 
'''
	li1 = [1,2]
 
	li2 = [23,24]
 
	li = li1 + li2
 
	#t2，列表生成器
 
	li = [i for i in range(10000)]
 
	#t3，将可迭代对象(range)直接转换成列表
 
	li = list(range(10000))
 
	#t4，先创建一个空列表，然后用.append方法添加元素
 
	li = []
 
	for i in range(10000):
		li.append(i)
'''
#下面开始测算
 
#append方法对空列表添加元素构造列表
def t1():
	li = []
	for i in range(10000):
		li.append(i)
#+的方法构造列表
def t2():
	li = []
	for i in range(10000):
		li += [i]
#列表生成器
def t3():
	li = [i for i in range(10000)]
#转换可迭代对象为列表
def t4():
	li = list(range(10000))
 
timer1 = timeit.Timer('t1()','from __main__ import t1')
print('+:',timer1.timeit(1000))
 
timer2 = timeit.Timer('t2()','from __main__ import t2')
print('append:',timer2.timeit(1000))
 
timer3 = timeit.Timer('t3()','from __main__ import t3')
print('列表生成器:',timer3.timeit(1000))
 
timer4 = timeit.Timer('t4','from __main__ import t4')
print('直接转换可迭代对象:',timer4.timeit(1000))

4.运行结果

+: 0.7415732243125414
append: 0.7872105163322995
列表生成器: 0.3843147415048551
直接转换可迭代对象: 1.3879485965428984e-05
[Finished in 2.0s]

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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2024年11月24日

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