77、Python代码性能测试与函数陷阱解析

Python代码性能测试与函数陷阱解析

1. Python代码性能测试相关

在Python代码性能测试中，我们可以通过不同的方式来衡量代码的执行效率。

1.1 使用 timeit 进行测试

可以在 pybench_cases2 结果文件中找到相关测试案例，也能通过交互式或命令行进行验证。例如：

c:\code> py −3 -m timeit -n 1000 -r 5 "f=open('C:/Python33/Lib/pdb.py')" "for line in f: x=line" "f.close()"

在Python交互环境中，也可以这样操作：

import timeit
min(timeit.repeat(number=1000, repeat=5,
    stmt="f=open('C:/Python33/Lib/pdb.py')\nfor line in f: x=line\nf.close()"))

另外，对于列表推导和PyPy当前文件读取速度的测试，可以查看相关文件 listcomp-speed.txt 。测试发现，目前PyPy的行输入速度大约慢了10倍。

1.2 函数调用对性能的影响

在CPython中，当涉及用户自定义函数时， map 函数在性能