Python內置性能分析，timeit模塊

timeit模塊可以用來測試一小段Python代碼的執行速度。

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

Timer是測量小段代碼執行速度的類。

stmt參數是要測試的代碼語句（statment）；

setup參數是運行代碼時需要的設置；

timer參數是一個定時器函數，與平臺有關。

timeit.Timer.timeit(number=1000000)

Timer類中測試語句執行速度的對象方法。number參數是測試代碼時的測試次數，默認為1000000次。方法返回執行代碼的平均耗時，一個float類型的秒數。

下面給個例子。

import timeitdef t1():l = []for i in range(1000):l = l + [i] def t2():l = []for i in range(10000):l.append(i)def t3():l = [i for i in range(10000)]def t4():l = list(range(10000))timer01 = timeit.Timer("t1()", "from __main__ import t1") print("+", timer01.timeit(number=1000), ' seconds')timer02 = timeit.Timer("t2()", "from __main__ import t2") print("append", timer02.timeit(number=1000), ' seconds')timer03 = timeit.Timer("t3()", "from __main__ import t3") print("comprehension", timer03.timeit(number=1000), ' seconds')timer04 = timeit.Timer("t4()", "from __main__ import t4") print("list range", timer04.timeit(number=1000), ' seconds')

上面可以自己執行一下代碼看一下結果，以及這個模塊怎么用的。

大家看完上面的代碼的執行時間，有沒有想過一個問題，為什么有的有的代碼的執行時間快，有的代碼執行時間短呢？其實這里是想引入數據結構的概念，大家可以看下一章內容。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python数据结构与算法(二)--timeit模块的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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