7、Python性能分析与IPython高效开发指南

Python性能分析与IPython高效开发指南

1. 性能分析基础：%timeit

在Python中，理解代码的性能特性至关重要。 %timeit 是一个非常实用的工具，它可以帮助我们分析执行时间极短的语句和函数，甚至能精确到微秒（$10^{-6}$ 秒）或纳秒（$10^{-9}$ 秒）级别。

例如，我们有一个字符串列表 strings ，想要筛选出以 'foo' 开头的字符串：

%timeit [x for x in strings if x[:3] == 'foo']

输出结果可能如下：

10 loops, best of 3: 59.3 ms per loop

这表明该操作平均每次循环需要59.3毫秒。虽然单次操作的时间看似微不足道，但在大规模数据分析应用中，这些毫秒级的时间消耗会逐渐累积起来。

我们还可以直接比较两个字符串操作的性能：

x = 'foobar'
y = 'foo'
%timeit x.startswith(y)
%timeit x[:3] == y

输出结果：

1000000 loops, best of 3: 267 ns per loop
10000000 loops, best of 3: 147 ns per loop