timeit 模块: 测试时间性能

 

起因：为什么是模块timeit ，而不用time模块/timing模块？

模块timeit （而不用time模块/timing模块）

time.clock() 精度高，还是使用 time.time() 精度更高，要视乎所在的平台来决定。总概来讲，在 Unix 系统中，建议使用 time.time()，在 Windows 系统中，建议使用 time.clock()。

python提供timeit.default_timer()默认基于平台选择精度高的记录时间的方法。

两个最重要的计时方法：

1. timeit

timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, number=1000000)

2. repeat

timeit.repeat(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, repeat=3, number=1000000)

stmt='pass'：要测试时间的语句， 比如“"test()”

setup='pass'：测试语句需要的前提环境：“from __main__ import test”

 timer=<default timer>：选择时间计时器，默认是timeit.default_timer()；

 repeat=3：需要timieit的次数；

number=1000000：测试语句需要循环的次数（算timieit一次）；

 

示例：

官方样例：

>>> importtimeit

>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)

0.8187260627746582

>>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)

0.7288308143615723

>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)

0.5858950614929199

 自己尝试：1+...+100的程序，

执行程序

输出结果

timeit.timeit("sum(range(1,100001))", number=1000)

3.5515526547816165

timeit.repeat("sum(range(1,100001))", repeat=5, number=1000)

[3.55720355964975, 3.5583667799910472, 3.7193515877468855, 3.710453440883967, 3.720163398245589]

 

 备注：

注释1：模块timeit提供的方法，官方也提供同名类timeit以及方法。

官方网址：https://docs.python.org/2/library/timeit.html

注释2：timeit.default_timer()是自然时间，不是CPU时间。测量CPU时间，比较精准，通过比较程序运行前后的CPU时间差，得出程序运行的CPU时间。测量自然/真实/时钟时间，也就是通常的类似掐表计时。