如何使用timeit模块

Question

我如何使用 timeit 来比较我自己的函数的性能，例如“ insertion_sort ”和“ tim_sort ”？

原文由 Neemaximo 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

timeit 的工作方式是运行设置代码一次，然后重复调用一系列语句。所以，如果你想测试排序，需要小心一些，这样就地排序的一次传递不会影响已经排序数据的下一次传递（当然，这会让 Timsort 真正闪耀，因为它表现最好当数据已经部分排序时）。

以下是如何设置排序测试的示例：

 >>> import timeit

>>> setup = '''
import random

random.seed('slartibartfast')
s = [random.random() for i in range(1000)]
timsort = list.sort
'''

>>> print min(timeit.Timer('a=s[:]; timsort(a)', setup=setup).repeat(7, 1000))
0.334147930145

请注意，该系列语句在每次传递时都会生成未排序数据的新副本。

此外，请注意运行测量套件七次并仅保留最佳时间的计时技术——这确实有助于减少由于系统上运行的其他进程而导致的测量失真。

这些是我正确使用 timeit 的技巧。

原文由 Raymond Hettinger 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

如果你想在交互式 Python 会话中使用 timeit ，有两个方便的选项：

1. 使用 IPython 外壳。它具有方便的 %timeit 特殊功能：

    In [1]: def f(x):
      ...:     return x*x
      ...:

   In [2]: %timeit for x in range(100): f(x)
   100000 loops, best of 3: 20.3 us per loop

1. 在标准的 Python 解释器中，您可以通过在设置语句中从 __main__ 导入它们来访问之前在交互式会话期间定义的函数和其他名称：

    >>> def f(x):
   ...     return x * x
   ...
   >>> import timeit
   >>> timeit.repeat("for x in range(100): f(x)", "from __main__ import f",
                     number=100000)
   [2.0640320777893066, 2.0876040458679199, 2.0520210266113281]

原文由 Sven Marnach 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议