Python timeit模块原理及使用方法


Posted in Python onOctober 10, 2020

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。

#
coding = utf - 8
def insert_time_test():
  insert_list = list()
for i in range(10):
  insert_list.insert(0, i)
def append_time_test():
  append_list = list()
for i in range(10):
  append_list.append(i)
if __name__ == '__main__':
  import timeit
# coding = utf - 8
def insert_time_test():
  insert_list = list()
for i in range(10):
  insert_list.insert(0, i)
def append_time_test():
  append_list = list()
for i in range(10):
  append_list.append(i)
if __name__ == '__main__':
  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。

insert_time_timeit = timeit.timeit(stmt='insert_time_test()',
setup='from __main__ import insert_time_test')
print('insert_time_timeit: ', insert_time_timeit)
append_time_timeit = timeit.timeit(stmt='append_time_test()',
setup='from __main__ import append_time_test')
print('append_time_timeit: ', append_time_timeit)

运行结果:

('insert_time_timeit: ', 2.9112871)
('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。

insert_time_timeit = timeit.timeit(stmt='list(insert_list.insert(0, i) for i in init_list)',
setup='insert_list=list();init_list=range(10)',
number=100000)
print('insert_time_timeit: ', insert_time_timeit)
append_time_timeit = timeit.timeit(stmt='list(append_list.append(i) for i in init_list)',
setup='append_list=list();init_list=range(10)',
number=100000)
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:

('insert_time_timeit: ', 330.46189400000003)
('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。

insert_time_repeat = timeit.repeat(stmt='insert_time_test()',
setup='from __main__ import insert_time_test')
print('insert_time_repeat: ', insert_time_repeat)
append_time_repeat = timeit.repeat(stmt='append_time_test()',
setup='from __main__ import append_time_test')
print('append_time_repeat: ', append_time_repeat)

运行结果如下:

('insert_time_repeat: ', [2.7707739, 2.908885, 2.7164823999999994])
('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。

insert_time_repeat = timeit.repeat(stmt='list(insert_list.insert(0, i) for i in init_list)',
setup='insert_list=list();init_list=range(10)',
repeat=5,
number=10000)
print('insert_time_repeat: ', insert_time_repeat)
append_time_repeat = timeit.repeat(stmt='list(append_list.append(i) for i in init_list)',
setup='append_list=list();init_list=range(10)',
repeat=5,
number=10000)
print('append_time_repeat: ', append_time_repeat)

运行结果如下:

('insert_time_repeat: ', [2.591015, 2.5814996999999997, 2.5547322, 2.6153070000000005, 2.5496864000000006])
('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。

timer_insert = timeit.Timer(stmt='insert_time_test()', setup='from __main__ import insert_time_test')
insert_time_timeit = timer_insert.timeit(number=1000000)
print('insert_time_timeit: ', insert_time_timeit)
insert_time_repeat = timer_insert.repeat(number=1000000)
print('insert_time_repeat: ', insert_time_repeat)

运行结果如下:

('insert_time_timeit: ', 2.7732486)
('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。

timer_append = timeit.Timer(stmt='append_time_test()', setup='from __main__ import append_time_test')
append_time_timeit = timer_append.timeit(number=1000000)
print('append_time_timeit: ', append_time_timeit)
append_time_repeat = timer_append.repeat(number=1000000)
print('append_time_repeat: ', append_time_repeat)

运行结果如下:

('append_time_timeit: ', 1.9966106000000001)
('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。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
Python下载懒人图库JavaScript特效
May 28 Python
解决python爬虫中有中文的url问题
May 11 Python
解决python字典对值(值为列表)赋值出现重复的问题
Jan 20 Python
pandas DataFrame 删除重复的行的实现方法
Jan 29 Python
详解Django中CBV(Class Base Views)模型源码分析
Feb 25 Python
学习python可以干什么
Feb 26 Python
python实现图像检索的三种(直方图/OpenCV/哈希法)
Aug 08 Python
简单了解python装饰器原理及使用方法
Dec 18 Python
Python 实现opencv所使用的图片格式与 base64 转换
Jan 09 Python
python中读入二维csv格式的表格方法详解(以元组/列表形式表示)
Apr 24 Python
python 6种方法实现单例模式
Dec 15 Python
详解OpenCV曝光融合
Apr 29 Python
python实现自动打卡的示例代码
Oct 10 #Python
Python类绑定方法及非绑定方法实例解析
Oct 09 #Python
Python批量获取并保存手机号归属地和运营商的示例
Oct 09 #Python
Python判断变量是否是None写法代码实例
Oct 09 #Python
Python尾递归优化实现代码及原理详解
Oct 09 #Python
Python hashlib模块的使用示例
Oct 09 #Python
浅析Python requests 模块
Oct 09 #Python
You might like
php opendir()列出目录下所有文件的实例代码
2016/10/02 PHP
php设计模式之职责链模式实例分析【星际争霸游戏案例】
2020/03/27 PHP
漂亮的仿flash菜单,来自蓝色经典
2006/06/26 Javascript
javascript div 弹出可拖动窗口
2009/02/26 Javascript
jquery阻止冒泡事件使用模拟事件
2013/09/06 Javascript
javascript实现的多个层切换效果通用函数实例
2015/07/06 Javascript
json与jsonp知识小结(推荐)
2016/08/16 Javascript
如何解决vue与传统jquery插件冲突
2017/03/20 Javascript
javascript数组定义的几种方法
2017/10/06 Javascript
Vue.js分页组件实现:diVuePagination的使用详解
2018/01/10 Javascript
jquery获取元素到屏幕四周可视距离的方法
2018/09/05 jQuery
webstorm+vue初始化项目的方法
2018/10/18 Javascript
Element实现表格分页数据选择+全选所有完善批量操作
2019/06/07 Javascript
VUE 直接通过JS 修改html对象的值导致没有更新到数据中解决方法分析
2019/12/02 Javascript
[03:18]DOTA2放量测试专访820:希望玩家加入国服大家庭
2013/08/25 DOTA
使用Python来开发微信功能
2018/06/13 Python
Python列表解析配合if else的方法
2018/06/23 Python
Python爬虫抓取技术的一些经验
2019/07/12 Python
基于Python数据分析之pandas统计分析
2020/03/03 Python
浅谈在django中使用redirect重定向数据传输的问题
2020/03/13 Python
Keras 使用 Lambda层详解
2020/06/10 Python
python 使用递归的方式实现语义图片分割功能
2020/07/16 Python
电信专业毕业生推荐信
2013/11/18 职场文书
外贸业务员岗位职责
2013/11/24 职场文书
前台接待员岗位职责
2014/01/02 职场文书
中学生运动会入场词
2014/02/12 职场文书
廉洁自律承诺书
2014/03/27 职场文书
人力资源管理专业求职信
2014/07/23 职场文书
2014年乡镇人大工作总结
2014/11/25 职场文书
导师对论文的学术评语
2015/01/04 职场文书
2019年最新证婚词精选集!
2019/06/28 职场文书
导游词之青岛崂山
2019/12/27 职场文书
《初涉尘世》读后感3篇
2020/01/10 职场文书
ThinkPHP5和ThinkPHP6的区别
2021/03/31 PHP
goland设置颜色和字体的操作
2021/05/05 Golang
python 提取html文本的方法
2021/05/20 Python