python使用timeit计算代码运行时间

已于 2022-02-18 14:41:49 修改
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分类专栏： python 文章标签： python 开发语言 后端
于 2022-02-18 14:41:33 首次发布
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python强大的计时库：timeit

timeit(stmt="pass", setup="pass", timer=default_timer, number=default_number, globals=None)

参数：

stmt：要执行的代码

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### 测量Python代码执行时间 为了测量Python代码的执行时间，可以采用多种方法。一种常见的方式是利用`timeit`模块来获取更精确的时间度量[^1]。 下面展示了一个具体的例子，该函数接受一个模块作为参数并返回关于其运行性能的数据统计： ```python import timeit import numpy as np def test_perf(module): timing_number = 10 timing_repeat = 10 timing_results_list = ( np.array( timeit.Timer(lambda: module.run()).repeat( repeat=timing_repeat, number=timing_number)) * 1000 / timing_number) timing_statistics = { "mean": np.mean(timing_results_list), "median": np.median(timing_results_list), "std": np.std(timing_results_list), } return timing_statistics ``` 此段代码定义了名为`test_perf`的功能，它会重复测试给定模块的执行情况共十次(`timing_repeat`)每次迭代中执行指定操作十遍(`timing_number`)。最终计算平均值(mean)、中位数(median)以及标准差(std)，以此评估目标程序片段的表现特性。 除了上述较为复杂的方法外，在Jupyter Notebook环境中还可以通过魔法命令快速完成简单的计时任务。例如使用`%time`或`%%timeit`这样的内置指令能够方便地得到单行或多行语句所需耗费的实际秒数[^2]。 对于更加简易的情况，也可以直接借助于`time`库中的功能实现基本的计时需求: ```python import time start_time = time.time() # 被测代码区域 end_time = time.time() elapsed_time = end_time - start_time print(f"Code executed in {elapsed_time:.6f} seconds.") ``` 这种方法虽然简单易懂，但在精度上可能不如前两种方案理想，特别是在处理非常短促的操作时可能会引入较大的误差。
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