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数据结构性能分析(代码运行效率)

时间:2019-08-17 00:44:43      阅读:116      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:range   font   setup   main   name   ber   结构   func   数据   

代码运算时间测试模块:timeit.Timer
- timeit模块:该模块可以用来测试一段python代码的执行速度/时长。

    - Timer类:该类是timeit模块中专门用于测量python代码的执行速度/时长的。原型为:class timeit.Timer(stmt=‘pass‘,setup=‘pass‘)。

      - stmt参数:表示即将进行测试的代码块语句。

      - setup:运行代码块语句时所需要的设置。

    - timeit函数:timeit.Timer.timeit(number=100000),该函数返回代码块语句执行number次的平均耗时。

 

 1 from timeit import Timer
 2 
 3 
 4 def func1():
 5     l = []
 6     for i in range(1000):
 7         l += [i]
 8 
 9 
10 def func2():
11     l = []
12     for i in range(1000):
13         l.append(i)
14 
15 
16 def func3():
17     l = [i for i in range(1000)]
18 
19 
20 def func4():
21     l = list(range(1000))
22 
23 
24 if __name__ == __main__:
25     t1 = Timer("func1()", "from __main__ import func1")  # 实例化测试对象
26     print(t1.timeit(1000))  # 测试次数
27     t2 = Timer("func2()", "from __main__ import func2")
28     print(t2.timeit(number=1000))
29     t3 = Timer("func3()", "from __main__ import func3")
30     print(t3.timeit(1000))
31     t4 = Timer("func4()", "from __main__ import func4")
32     print(t4.timeit(1000))

 

数据结构性能分析(代码运行效率)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/open-yang/p/11366974.html

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