Python内置类型性能分析

发布 : 2017-06-05 分类 : Python 浏览 :

timeit模块

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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。

list的操作测试

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# -*- coding: utf-8 -*-

def test1():
l = []
for i in range(1000):
l = l + [i]
def test2():
l = []
for i in range(1000):
l.append(i)
def test3():
l = [i for i in range(1000)]
def test4():
l = list(range(1000))

from timeit import Timer

t1 = Timer("test1()", "from __main__ import test1")
print("concat ",t1.timeit(number=1000), "seconds")
t2 = Timer("test2()", "from __main__ import test2")
print("append ",t2.timeit(number=1000), "seconds")
t3 = Timer("test3()", "from __main__ import test3")
print("comprehension ",t3.timeit(number=1000), "seconds")
t4 = Timer("test4()", "from __main__ import test4")
print("list range ",t4.timeit(number=1000), "seconds")

Markdown

list内置操作的时间复杂度

Markdown

dict内置操作的时间复杂度

Markdown

本文作者 : Matrix
原文链接 : https://matrixsparse.github.io/2017/06/05/Python内置类型性能分析/
版权声明 : 本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明出处!

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