84、Python 代码性能测量与函数陷阱解析

Python 代码性能测量与函数陷阱解析

1. 代码速度测量相关问题 - Pystone 测试

在代码性能优化过程中，测量代码运行速度是关键的一环。有多种工具可用于测量不同规模代码的运行速度，如自定义的计时器、基于 timeit 模块的 API 调用模式以及 pybench 脚本，它们几乎能处理任意数量的代码。

若想深入研究 Python 代码速度测量，可参考以下资源：
- pystone.py ：用于测量 Python 全范围代码运行速度的程序，随 Python 一同提供，位于 Lib\test 目录。
- http://speed.python.org ：协调 Python 流行速度测试项目的网站。
- http://speed.pypy.org ：PyPy 发行版的测试网站，与上一个网站功能类似。

Pystone 测试基于 C 语言测试程序，由 Python 创始人 Guido van Rossuma 翻译成 Python。以下是不同 Python 版本运行 Pystone 测试的示例：

c:\Python33\Lib\test> cd C:\python33\lib\test
c:\Python33\Lib\test&g