DDR爱好者之家

Python内置类型性能分析过程实例
站长资源 2024/11/25 佚名
49 1538
DDR爱好者之家 Design By 杰米

这篇文章主要介绍了Python内置类型性能分析过程实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

timeit模块

timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。

Timer是测量小段代码执行速度的类。

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

  • 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。

Timer对象.timeit(number=1000000)

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次。方法返回执行代码的平均耗时，一个float类型的秒数。

list的操作测试

# -*- coding:utf-8 -*-

import timeit

def t2():
  li = []
  for i in range(10000):
    li.insert(0, i)

def t0():
  li = []
  for i in range(10000):
    li.extend([i])

def t1():
  li = []
  for i in range(10000):
    li.append(i)

def t3():
  li = []
  for i in range(10000):
    li += [i]

def t3_1():
  li = []
  for i in range(10000):
    li = li + [i]

def t4():
  li = [ i for i in range(10000)]

def t5():
  li = list(range(10000))


timer2 = timeit.Timer(stmt="t2()", setup="from __main__ import t2")
print("insert", timer2.timeit(number=1000), "seconds")

timer0 = timeit.Timer(stmt="t0()", setup="from __main__ import t0")
print("extend", timer0.timeit(number=1000), "seconds")

timer1 = timeit.Timer(stmt="t1()", setup="from __main__ import t1")
print("append", timer1.timeit(number=1000), "seconds")

timer3 = timeit.Timer(stmt="t3()", setup="from __main__ import t3")
print("+=", timer3.timeit(number=1000), "seconds")

timer3_1 = timeit.Timer(stmt="t3_1()", setup="from __main__ import t3_1")
print("+加法", timer3_1.timeit(number=1000), "seconds")

timer4 = timeit.Timer(stmt="t4()", setup="from __main__ import t4")
print("[i for i in range()]", timer4.timeit(number=1000), "seconds")

timer5 = timeit.Timer(stmt="t5()", setup="from __main__ import t5")
print("list", timer5.timeit(number=1000), "seconds")
执行结果：

insert 18.678989517 seconds
extend 1.022223395000001 seconds
append 0.6755100029999994 seconds
+= 0.773258104 seconds
+加法 126.929554195 seconds
[i for i in range()] 0.36483252799999377 seconds
list 0.19607099800001038 seconds

pop操作测试

x = range(2000000)
pop_zero = Timer("x.pop(0)","from __main__ import x")
print("pop_zero ",pop_zero.timeit(number=1000), "seconds")

x = range(2000000)
pop_end = Timer("x.pop()","from __main__ import x")
print("pop_end ",pop_end.timeit(number=1000), "seconds")

# ('pop_zero ', 1.9101738929748535, 'seconds')
# ('pop_end ', 0.00023603439331054688, 'seconds')

测试pop操作：从结果可以看出，"pop最后一个元素"的效率远远高于"pop第一个元素"

可以自行尝试下list的append(value)和insert(0,value),即一个后面插入和一个前面插入？？？

list内置操作的时间复杂度

Python内置类型性能分析过程实例

dict内置操作的时间复杂度

Python内置类型性能分析过程实例

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。

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
DDR爱好者之家 Design By 杰米
ddrfans.com DDR爱好者之家
8,675无损音乐
1,324高清电影
213破解软件
70,141收录资讯

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网
DDR爱好者之家 Design By 杰米