Python内置类型性能分析

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。

timeit.Timer.timeit(number=1000000)：测试代码执行num次的平均时间

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

def test1():
   l = []   for i in range(1000):      l = l + [i]def test2():   l = []   for i in range(1000):      l.append(i)def test3():   l = [i for i in range(1000)]def test4():   l = list(range(1000))from timeit import Timert1 = Timer("test1()", "from __main__ import test1") #通常测试不在当前文件，需要导入对应的py文件print("concat ",t1.timeit(number=1000), "seconds")t2 = Timer("test2()", "from __main__ import test2")print("append ",t2.timeit(number=1000), "seconds")t3 = Timer("test3()", "from __main__ import test3")print("comprehension ",t3.timeit(number=1000), "seconds")t4 = Timer("test4()", "from __main__ import test4")print("list range ",t4.timeit(number=1000), "seconds")# ('concat ', 1.7890608310699463, 'seconds')# ('append ', 0.13796091079711914, 'seconds')# ('comprehension ', 0.05671119689941406, 'seconds')# ('list range ', 0.014147043228149414, '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

list内置操作的时间复杂度

dict内置操作的时间复杂度