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python使用timeit時間模塊

1. timeit.timeit(stmt=‘pass', setup=‘pass', timer=default timer>, number=default_number)

timeit() 函數有四個參數，每個參數都是關鍵字參數，都有默認值。
stmt：傳入需要測試時間的代碼，可以直接傳入代碼表達式或單個變量，也可以傳入函數。傳入函數時要在函數名后面加上小括號，讓函數執行，如 stmt = ‘func()' 。
setup：傳入 stmt 的運行環境，如 stmt 中使用到的參數、變量，要導入的模塊等，如 setup = 'from __main__ import func'。可以寫一行語句，也可以寫多行語句，寫多行語句時用分號隔開。
如果 stmt 和參數 setup 參數不傳值，那么就失去了測試的意義，所以這兩個參數是必要的。
timer: timer參數是當前操作系統的基本時間單位，默認會根據當前運行環境的操作系統自動獲取(源碼中已經定義)，保持默認即可。
number：要測試的代碼的運行次數，默認1000000(一百萬)次，對于耗時的代碼，運行太多次會花很多時間，可以自己修改運行次數。

2. timeit.repeat(stmt="pass", setup="pass", timer=default_timer, repeat=default_repeat, number=default_number)

repeat()函數有五個參數，每個參數都是關鍵字參數，都有默認值。參數含義與timer()相同
repeat：表示測試要重復幾次，可以理解為將相同參數的 timeit() 函數重復執行。最終的結果構成一個列表返回，repeat 默認為3次。

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

計算小段代碼執行速度的類，構造函數需要的參數有stmt，setup，timer。
前兩個參數的默認值都是pass，timer默認會根據當前運行環境的操作系統自動獲取；前兩個參數都可以包含多個語句，多個語句間使用分號;或新行隔開

import timeit
def t1():
 li = [i for i in range(100000)]
def t2():
 li = []
 for i in range(100000):
  li += [i]
def t3():
 li = []
 for i in range(100000):
  li.append(i)
def t4():
 li = []
 list(range(100000))
def t5():
 li = []
 for i in range(100000):
  li.extend([i])
def t6():
 li = []
 for i in range(100000):
  li.insert(0,i)

# 方式1：timeit.timeit()
# list_t1 = timeit.timeit('t1()','from __main__ import t1',number=1)
# print("i for i in range(100000): %s" %(list_t1))

# 方式2：timeit.repeat()
# list_t2 = timeit.repeat('t2()','from __main__ import t2',repeat=1,number=1)
# print("li += i: %s" %(str(list_t2)))

# 方式3：timeit.Timer
# timer3 = timeit.Timer('t3()','from __main__ import t3')
# print("li.append(i): %s" %(timer3.timeit(number=1)))

# 直接傳入字符串對象
# list_l4 = timeit.timeit('li = [i for i in range(1000)]',number=1)
# print(str(list_l4))

# 傳入多個函數對象(;或空行分隔)
list_l5 = timeit.repeat('t4();t5();t6()','from __main__ import t4;from __main__ import t5;from __main__ import t6',repeat=1,number=1)
print(str(list_l5))

以上就是python使用timeit統計運行時間模塊的詳細內容，更多關于python使用timeit的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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