计算Python代码的运行时间_python增加执行时长计算-优快云博客

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本文探讨了斐波那契数列的递归实现方式，并通过timeit模块和time模块对比分析了不同参数下递归函数的执行时间，揭示了递归深度增加对执行效率的影响。

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斐波那契数列，又称黄金分割数列 [0,1,1,2,3,5,8,13,21..]

写了个递归函数, 计算第n项值

def func(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return func(n-2) + func (n-1)

</pre>发现n > 30 之后，执行时间非常长，于是想知道具体的代码执行时间，</p><p><h2>方法1：timeit 模块</h2><div><pre name="code" class="plain">>>> from timeit import Timer
>>> t1 = Timer("func(30)", "from __main__ import func")
>>> t2 = Timer("func(35)", "from __main__ import func")

func 参数分别为30，35执行一次函数耗费时间，

>>> t1.timeit(1)
0.5481270925380386
>>> t2.timeit(2)
12.405652104510068

有趣的是，n 只增加了5，时间增加了20多倍。

func 参数分别为30，35执行3次函数耗费时间，timeit 如不加参数，默认运行1百万次

>>> t1.timeit(3)
1.6510642680780165
>>> t2.timeit(3)
18.92313576122126

另repeat 函数可以重复执行n次计算，并且每次计算执行n次函数调用

如执行3次t1. timeit(1) 结果

>>> t1.repeat(3, 1)
[0.5405368141019835, 0.5502100386017901, 0.5496847882153588]

方法2： time 模块

from time import clock

def func(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return func(n-2) + func (n-1)

if __name__ == '__main__':
    start = clock()
    print func(40)
    finish = clock()
    print (finish-start)