python timeit 模块的使用

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Python timeit模块的使用

Python 中的 timeit 模块可以用来测试一段代码的执行耗时，如一个变量赋值语句的执行时间，一个函数的运行时间等。

timeit 模块是 Python 标准库中的模块，无需安装，直接导入就可以使用。导入时直接 import timeit ，可以使用 timeit() 函数和 repeat() 函数，还有 Timer 类。使用 from timeit import ... 时，只能导入 Timer 类(有全局变量 __all__ 限制)。

timeit 模块的源码总共只有 300 多行，主要就是实现上面的两个函数和一个类，可以自己看一下。

接下来就开始使用 timeit 模块来测试代码执行时间，我使用 timeit 模块来对比 Python 列表从头部添加数据和从尾部添加数据的执行时间(测试什么根据需求来定)。

一、使用 timeit() 函数测试运行时间

1. 准备测试函数

先写两个函数，一个函数是从列表头部添加数据，另一个函数是从列表尾部添加数据。

1.  
   # coding=utf-8
2.  
   def insert_time_test():
3.  
   insert_list = list()
4.  
   for i in range(10):
5.  
   insert_list.insert(0, i)
6.  
    
7.  
    
8.  
   def append_time_test():
9.  
   append_list = list()
10.  
    for i in range(10):
11.  
    append_list.append(i)
12.  
     
13.  
     
14.  
    if __name__ == ‘__main__‘:
15.  
    import timeit

2. timeit(stmt="pass", setup="pass", timer=default_timer, number=default_number) 函数介绍

timeit() 函数有四个参数，每个参数都是关键字参数，都有默认值。

stmt：传入需要测试时间的代码，可以直接传入代码表达式或单个变量，也可以传入函数。传入函数时要在函数名后面加上小括号，让函数执行，如 stmt = ‘func()’  。

setup：传入 stmt 的运行环境，如 stmt 中使用到的参数、变量，要导入的模块等，如 setup = ‘from __main__ import func’ (__main__表示当前的文件)。可以写一行语句，也可以写多行语句，写多行语句时用分号隔开。

stmt 参数和 setup 参数默认值都是 pass，如果不传值，那么就失去了测试的意义，所以这两个参数是必要的。

timer: timer 参数是当前操作系统的基本时间单位，默认会根据当前运行环境的操作系统自动获取(源码中已经定义)，保持默认即可。

number：要测试的代码的运行次数，默认1000000(一百万)次，对于耗时的代码，运行太多次会花很多时间，可以自己修改运行次数。

3. 测试函数的运行时间

现在使用 timeit() 来测试上面两个函数的运行时间。

1.  
   insert_time_timeit = timeit.timeit(stmt=‘insert_time_test()‘,
2.  
   setup=‘from __main__ import insert_time_test‘)
3.  
   print(‘insert_time_timeit: ‘, insert_time_timeit)
4.  
   append_time_timeit = timeit.timeit(stmt=‘append_time_test()‘,
5.  
   setup=‘from __main__ import append_time_test‘)
6.  
   print(‘append_time_timeit: ‘, append_time_timeit)

运行结果：

1.  
   (‘insert_time_timeit: ‘, 2.9112871)
2.  
   (‘append_time_timeit: ‘, 1.8884124999999998)

可以看到，在列表头部添加数据的时间比在列表尾部添加数据的时间长。

4. 测试代码(表达式)的运行时间

继续使用 timeit() 测试上面代码的运行时间，只是这次是直接将代码传入到参数中，而不是传入函数。

1.  
   insert_time_timeit = timeit.timeit(stmt=‘list(insert_list.insert(0, i) for i in init_list)‘,
2.  
   setup=‘insert_list=list();init_list=range(10)‘,
3.  
   number=100000)
4.  
   print(‘insert_time_timeit: ‘, insert_time_timeit)
5.  
   append_time_timeit = timeit.timeit(stmt=‘list(append_list.append(i) for i in init_list)‘,
6.  
   setup=‘append_list=list();init_list=range(10)‘,
7.  
   number=100000)
8.  
   print(‘append_time_timeit: ‘, append_time_timeit)

由于时间很长，代码中特意将 number 从一百万次改成了十万次。运行结果如下：

1.  
   (‘insert_time_timeit: ‘, 330.46189400000003)
2.  
   (‘append_time_timeit: ‘, 0.21436310000001413)

相对来说，对于相同的操作，使用函数的运行时间远小于直接传入代码表达式的时间，头部插入数据的尤其明显。

二、使用 repeat() 函数测试运行时间

1. repeat(stmt="pass", setup="pass", timer=default_timer, repeat=default_repeat, number=default_number) 函数介绍

repeat() 函数有五个参数，每个参数都是关键字参数，都有默认值。相比 timeit() 函数而言，timeit() 函数有的参数 repeat() 函数都有，此外，repeat() 函数多了一个 repeat 参数。

repeat：表示测试要重复几次，可以理解为将相同参数的 timeit() 函数重复执行。最终的结果构成一个列表返回，repeat 默认为3次。

2. 测试函数的运行时间

现在使用 repeat() 来测试上面两个函数的运行时间。

1.  
   insert_time_repeat = timeit.repeat(stmt=‘insert_time_test()‘,
2.  
   setup=‘from __main__ import insert_time_test‘)
3.  
   print(‘insert_time_repeat: ‘, insert_time_repeat)
4.  
   append_time_repeat = timeit.repeat(stmt=‘append_time_test()‘,
5.  
   setup=‘from __main__ import append_time_test‘)
6.  
   print(‘append_time_repeat: ‘, append_time_repeat)

运行结果如下：

1.  
   (‘insert_time_repeat: ‘, [2.7707739, 2.908885, 2.7164823999999994])
2.  
   (‘append_time_repeat: ‘, [1.7458063, 1.777368000000001, 1.8675014999999995])

3. 测试代码(表达式)的运行时间

继续使用 repeat() 测试上面代码的运行时间，直接传入代码，上面将 number 改成十万次后，时间还是很长(300多秒)，所以继续减小 number ，改成一万次。

1.  
   insert_time_repeat = timeit.repeat(stmt=‘list(insert_list.insert(0, i) for i in init_list)‘,
2.  
   setup=‘insert_list=list();init_list=range(10)‘,
3.  
   repeat=5,
4.  
   number=10000)
5.  
   print(‘insert_time_repeat: ‘, insert_time_repeat)
6.  
   append_time_repeat = timeit.repeat(stmt=‘list(append_list.append(i) for i in init_list)‘,
7.  
   setup=‘append_list=list();init_list=range(10)‘,
8.  
   repeat=5,
9.  
   number=10000)
10.  
    print(‘append_time_repeat: ‘, append_time_repeat)

运行结果如下：

1.  
   (‘insert_time_repeat: ‘, [2.591015, 2.5814996999999997, 2.5547322, 2.6153070000000005, 2.5496864000000006])
2.  
   (‘append_time_repeat: ‘, [0.0181692999999985, 0.01746889999999901, 0.018901899999999472, 0.018737400000000903, 0.018211900000000725])

三、使用 Timer 类测试运行时间

1. Timer 类介绍

上面使用了 timeit() 函数和 repeat() 函数，其实在 timeit 模块中，这两个函数都是对 Timer 类做了进一步的封装，实际调用的还是 Timer 类中的方法。

在 Timer 类中，实现了两个方法，timeit() 方法和 repeat() 方法，上面两个函数调用的就是这两个方法。

在使用  from timeit import ... 时，只能导入 Timer 类，所以可以直接使用 Timer 类来测试，可以自己去调用方法，使用起来更灵活。

2. 测试列表头部添加

先实例化一个 Timer 类的对象，实例化时传入 stmt 和 setup 参数(参数的含义与上面一致)，timer 参数保持默认，然后通过实例对象调用对应的 timeit() 方法或 repeat() 方法，在 timeit() 方法中传入 number，在repeat() 方法中传入 number 和 repeat 。

使用 timeit() 方法和 repeat() 方法测试从头部添加数据的运行时间。

1.  
   timer_insert = timeit.Timer(stmt=‘insert_time_test()‘, setup=‘from __main__ import insert_time_test‘)
2.  
   insert_time_timeit = timer_insert.timeit(number=1000000)
3.  
   print(‘insert_time_timeit: ‘, insert_time_timeit)
4.  
   insert_time_repeat = timer_insert.repeat(number=1000000)
5.  
   print(‘insert_time_repeat: ‘, insert_time_repeat)

运行结果如下：

1.  
   (‘insert_time_timeit: ‘, 2.7732486)
2.  
   (‘insert_time_repeat: ‘, [2.7367806999999997, 2.707402600000001, 2.7288245999999994])

3. 测试列表尾部添加

使用 timeit() 方法和 repeat() 方法测试从尾部添加数据的运行时间。

1.  
   timer_append = timeit.Timer(stmt=‘append_time_test()‘, setup=‘from __main__ import append_time_test‘)
2.  
   append_time_timeit = timer_append.timeit(number=1000000)
3.  
   print(‘append_time_timeit: ‘, append_time_timeit)
4.  
   append_time_repeat = timer_append.repeat(number=1000000)
5.  
   print(‘append_time_repeat: ‘, append_time_repeat)

运行结果如下：

1.  
   (‘append_time_timeit: ‘, 1.9966106000000001)
2.  
   (‘append_time_repeat: ‘, [1.9523343999999998, 1.8373857999999998, 1.8695377000000004])

timeit 模块是一个比较简单的模块，大概用法就这些了。

python timeit 模块的使用

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lincappu/p/13679652.html