数据结构与算法（Python）（二）—— Python内置类型性能分析

1. timeit模块

import timeit
from timeit import Timer

• timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。
• class timeit.Timer(stmt=‘pass’, setup=‘pass’, timer=<timer function>)
  Timer是测量小段代码执行速度的类；
  stmt参数是要测试的代码语句（statment）；
  setup参数是运行代码时需要的设置；
  timer参数是一个定时器函数，与平台有关。
• timeit.Timer.timeit(number=1000000)
  Timer类中测试语句执行速度的对象方法。number参数是测试代码时的测试次数，默认为1000000次。方法返回执行代码的平均耗时，一个float类型的秒数。

2. list的操作测试

使用7种生成列表的方式，分别测试程序耗时：

from timeit import Timer

def t1():
    li = []
    for i in range(10000):
        li.append(i)

def t2():
    li = []
    for i in range(10000):
        li = li + [i]

def t3():
    li = []
    for i in range(10000):
        li += [i]

def t4():
    li = [i for i in range(10000)]

def t5():
    li = list(range(10000))

def t6():
    li = []
    for i in range(10000):
        li.extend([i])

def t7():
    li = []
    for i in range(10000):
        li.insert(0, i)

timer1 = Timer("t1()", "from __main__ import t1")
print('append:', timer1.timeit(100))
timer2 = Timer("t2()", "from __main__ import t2")
print('+:', timer2.timeit(100))
timer3 = Timer("t3()", "from __main__ import t3")
print('+=:', timer3.timeit(100))
timer4 = Timer("t4()", "from __main__ import t4")
print('[i for i in range()]:', timer4.timeit(100))
timer5 = Timer("t5()", "from __main__ import t5")
print('list(range()):', timer5.timeit(100))
timer6 = Timer("t6()", "from __main__ import t6")
print('extend:', timer6.timeit(1000))
timer7 = Timer("t7()", "from __main__ import t7")
print('insert(0, i):', timer7.timeit(1000))

输出结果：

append: 0.05782000000000001
+: 11.831809499999999
+=: 0.06937150000000081
[i for i in range()]: 0.03126590000000107
list(range()): 0.01809679999999858
extend: 0.8746141999999999
insert(0, i): 17.4614362

3. list内置操作的时间复杂度

4. dict内置操作的时间复杂度