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法学Python 中的 Timeit 及其示例？
Python 提供了许多方法来衡量一段 Python 代码的执行时间。一种方法是使用 Python 内置的 `time` 模块，并在程序执行之前和之后保存时间。
Python timeit
当某个程序运行时，许多进程也在后台运行以使该代码可执行。`time` 模块不计算后台进程的执行时间，但是如果您需要精确的时间性能测量，`timeit` 是一个不错的选择。
`timeit` 模块运行代码大约 100 万次（默认值），并考虑运行该代码所需的最短时间。
使用 timeit 获取 Python 执行时间
我们可以通过多种方式使用 `timeit` 模块。最简单的方法之一是直接在 Python CLI 上使用。
示例
我们首先将使用 `timeit` 模块在 Python CLI 上进行操作。当使用 CLI 时，我们会注意到模块本身会决定对同一代码段执行的重复次数。
示例 1
C:\Users\rajesh>python -m timeit "'-'.join(str(n) for n in range(200))" 1000 loops, best of 3: 290 usec per loop C:\Users\rajesh>python -m timeit "'-'.join(str(n) for n in range(200))" 1000 loops, best of 3: 292 usec per loop C:\Users\rajesh>python -m timeit "'-'.join(str(n) for n in range(200))" 1000 loops, best of 3: 294 usec per loop
示例 2
接下来，我们将介绍另一个简单的 `timeit` 示例，但首先我们必须使用 `import timeit` 语句导入 `timeit` 模块。如果我们不使用像上面那样的命令行语法，这是必需的。
#Import timeit module
import timeit
# The instructions being timed.
print('x' * 5)
print('x' + 'x' + 'x' + 'x' + 'x')
# Call timeit on the statements and print the time returned.
# ... Specify optional number of iterations.
print(timeit.timeit("y = 'x' * 3", number=10000000))
print(timeit.timeit("xy = 'x' + 'x' + 'x' + 'x' + 'x'", number = 10000000))我们在上面将语句作为带引号的字符串传递给 `timeit.timeit` 方法，然后通过指定一个数字参数来增加迭代次数。
输出
第一次运行上述程序时，生成的输出
xxxxx xxxxx 0.9041136896626635 0.7712796073957123
第二次运行上述程序时，生成的输出
xxxxx xxxxx 0.7317015874427751 0.7312688195585995
第三次运行上述程序时，生成的输出
xxxxx xxxxx 0.7240862411172824 0.7255863890794246
我们多次（3 次）运行了上述程序，并看到执行时间有所减少。与其手动进行，不如通过程序进行重复。
#Import timeit module
import timeit
# Call timeit on the statements and print the time returned.
# ... Specify optional number of iterations.
print(timeit.repeat("y = 'x' * 3", number=10000000, repeat = 5))
print()
print(timeit.repeat("xy= 'x' + 'x' + 'x' + 'x' + 'x'", number = 10000000, repeat = 5))输出
[0.7303736343436382, 0.7213687552991258, 0.7362311105941466, 0.7293136666273243, 0.7278277732068212] [0.7388334197158559, 0.7378481457977326, 0.9486733868277772, 0.735295442480929, 0.7398226849056382]
使用 timeit 模块运行多个语句
我们可以使用 `timeit` 模块使用多个语句。我们用分号分隔每个语句。虽然这不是编写代码的最佳方法，但它有助于指定更长的代码片段。
#Import timeit module
import timeit
# Use semicolon for multiple statements.
print(timeit.repeat("x = 2; x *= 2", number=100000000))
print(timeit.repeat("x = 1; x *= 4", number=100000000))输出
[24.859605879029118, 23.58795536845994, 23.95826726353284] [22.70639977603264, 21.380195994245724, 20.71523588130414]
在 Timeit 模块中使用方法和 setup
我们可以通过指定 `setup` 参数在 `timeit` 中使用自定义方法。在这个参数中，我们指定一个导入语句，指示我们调用的方法。
#Import timeit module
import timeit
def func1():
return 1
def func2():
return sum([-1, 0, 1, 1])
# Test methods.
print(func1())
print(func2())
# Pass setup argument to call methods.
print(timeit.repeat("func1()", setup="from __main__ import func1"))
print(timeit.repeat("func2()", setup="from __main__ import func2"))在上面的程序中，我们将 `func1()` 方法与 `func2()` 方法进行基准测试。
输出
1 1 [0.44798489246658874, 0.4411512652046069, 0.44570416580426686] [1.583622557983199, 1.5712399227517881, 1.5469479030713984]
由于 `func1()` 做的工作较少，因此执行速度更快。
总结
我们在上面看到了如何使用 `timeit` 模块通过 CLI 和脚本测量小段 Python 代码的性能。
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