timeit --- 测量小代码片段的执行时间 — Python 3.14.5 文档
Description: 源码： Lib/timeit.py 此模块提供了一种简单的方法来计算一小段 Python 代码的耗时。 它有 Command-Line Interface 以及一个 可调用 方法。 它避免了许多测量时间的常见陷阱。 另见 Tim Peters 在 O'Reilly 出版的 Python Cookbook 第二版中“算法”章节的概述。 Basic Examples: 以下示例显示了如...

# `timeit` --- 测量小代码片段的执行时间

源码： Lib/timeit.py

此模块提供了一种简单的方法来计算一小段 Python 代码的耗时。 它有 Command-Line Interface 以及一个 可调用 方法。 它避免了许多测量时间的常见陷阱。 另见 Tim Peters 在 O'Reilly 出版的 Python Cookbook 第二版中“算法”章节的概述。

## Basic Examples

以下示例显示了如何使用 Command-Line Interface 来比较三个不同的表达式：

    $ python -m timeit "'-'.join(str(n) for n in range(100))"
    10000 loops, best of 5: 30.2 usec per loop
    $ python -m timeit "'-'.join([str(n) for n in range(100)])"
    10000 loops, best of 5: 27.5 usec per loop
    $ python -m timeit "'-'.join(map(str, range(100)))"
    10000 loops, best of 5: 23.2 usec per loop

这可以通过 Python Interface 实现

    >>> import timeit
    >>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
    0.3018611848820001
    >>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)
    0.2727368790656328
    >>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
    0.23702679807320237

从 Python Interface 还可以传入一个可调用对象:

    >>> timeit.timeit(lambda: "-".join(map(str, range(100))), number=10000)
    0.19665591977536678

但请注意 `timeit()` 仅在使用命令行界面时会自动确定重复次数。 在 例子 一节你可以找到更多的进阶示例。

## Python Interface

该模块定义了三个便利函数和一个公共类：

timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, number=1000000, globals=None)

  使用给定语句、 setup 代码和 timer 函数创建一个 `Timer` 实例，并执行 number 次其 `timeit()` 方法。可选的 globals 参数指定用于执行代码的命名空间。

  在 3.5 版本发生变更: 添加可选参数 globals 。

timeit.repeat(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, repeat=5, number=1000000, globals=None)

  使用给定语句、 setup 代码和 timer 函数创建一个 `Timer` 实例，并使用给定的 repeat 计数和 number 执行运行其 `repeat()` 方法。可选的 globals 参数指定用于执行代码的命名空间。

  在 3.5 版本发生变更: 添加可选参数 globals 。

  在 3.7 版本发生变更: repeat 的默认值由 3 更改为 5 。

timeit.default_timer()

  默认计时器始终为 time.perf_counter()，它返回浮点形式的秒数。 另一个选择是 time.perf_counter_ns，它返回整数形式的纳秒数。

  在 3.3 版本发生变更: `time.perf_counter()` 现在是默认计时器。

class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>, globals=None)

  用于小代码片段的计时执行速度的类。

  构造函数接受一个将计时的语句、一个用于设置的附加语句和一个定时器函数。两个语句都默认为 `'pass'` ；计时器函数与平台有关（请参阅模块文档字符串）。 stmt 和 setup 也可能包含多个以 `;` 或换行符分隔的语句，只要它们不包含多行字符串文字即可。该语句默认在 timeit 的命名空间内执行；可以通过将命名空间传递给 globals 来控制此行为。

  要测量第一个语句的执行时间，请使用 `timeit()` 方法。 `repeat()` 和 `autorange()` 方法是方便的方法来调用 `timeit()` 多次。

  setup 的执行时间从总体计时执行中排除。

  stmt 和 setup 参数也可以使用不带参数的可调用对象。这将在一个计时器函数中嵌入对它们的调用，然后由 `timeit()` 执行。请注意，由于额外的函数调用，在这种情况下，计时开销会略大一些。

  在 3.5 版本发生变更: 添加可选参数 globals 。

  timeit(number=1000000)

    主语句执行次数 number。 这会执行一次设置语句，然后返回执行主语句若干次所需的时间。 默认计时器以浮点形式返回秒数。 参数是循环的次数，默认为一百万次。 主语句、设置语句和要使用的定时器函数都将被传递给构造器。

    备注

    默认情况下， `timeit()` 暂时关闭 garbage collection 。这种方法的优点在于它使独立时序更具可比性。缺点是GC可能是所测量功能性能的重要组成部分。如果是这样，可以在 setup 字符串中的第一个语句重新启用GC。例如:

        timeit.Timer('for i in range(10): oct(i)', 'gc.enable()').timeit()

  autorange(callback=None)

    自动决定调用多少次 `timeit()` 。

    This is a convenience function that calls `timeit()` repeatedly so that the total time >= 0.2 second, returning the eventual (number of loops, time taken for that number of loops). It calls `timeit()` with increasing numbers from the sequence 1, 2, 5, 10, 20, 50, ... until the time taken is at least 0.2 seconds.

    如果给出 callback 并且不是 `None` ，则在每次试验后将使用两个参数调用它： `callback(number, time_taken)` 。

    Added in version 3.6.

  repeat(repeat=5, number=1000000)

    调用 `timeit()` 几次。

    这是一个方便的函数，它反复调用 `timeit()` ，返回结果列表。第一个参数指定调用 `timeit()` 的次数。第二个参数指定 `timeit()` 的 number 参数。

    备注

    从结果向量计算并报告平均值和标准差这些是很诱人的。但是，这不是很有用。在典型情况下，最低值给出了机器运行给定代码段的速度的下限；结果向量中较高的值通常不是由 Python 的速度变化引起的，而是由于其他过程干扰你的计时准确性。所以结果的 `min()` 可能是你应该感兴趣的唯一数字。之后，你应该看看整个向量并应用常识而不是统计。

    在 3.7 版本发生变更: repeat 的默认值由 3 更改为 5 。

  print_exc(file=None)

    帮助程序从计时代码中打印回溯。

    典型使用:

        t = Timer(...)       # 在 try/except 之外
        try:
            t.timeit(...)    # 或 t.repeat(...)
        except Exception:
            t.print_exc()

    与标准回溯相比，优势在于将显示已编译模板中的源行。可选的 file 参数指向发送回溯的位置；它默认为 `sys.stderr` 。

## Command-Line Interface

从命令行调用程序时，使用以下形式:

    python -m timeit [-n N] [-r N] [-u U] [-s S] [-p] [-v] [-h] [statement ...]

其中可以使用以下选项：

-n N, --number=N

  执行 '语句' 多少次

-r N, --repeat=N

  重复计时器的次数（默认为5）

-s S, --setup=S

  最初要执行一次的语句（默认为 `pass` ）

-p, --process

  测量进程时间，而不是 wallclock 时间，使用 `time.process_time()` 而不是 `time.perf_counter()` ，这是默认值

  Added in version 3.3.

-u, --unit=U

  为定时器输出指定一个时间单位；可以选择 `nsec`, `usec`, `msec` 或 `sec`

  Added in version 3.5.

-v, --verbose

  打印原始计时结果；重复更多位数精度

-h, --help

  打印一条简短的使用信息并退出

可以通过将每一行指定为单独的语句参数来给出多行语句；通过在引号中包含参数并使用前导空格可以缩进行。多个 `-s` 选项的处理方式相似。

If `-n` is not given, a suitable number of loops is calculated by trying increasing numbers from the sequence 1, 2, 5, 10, 20, 50, ... until the total time is at least 0.2 seconds.

`default_timer()` 测量可能受到在同一台机器上运行的其他程序的影响，因此在需要精确计时时最好的做法是重复几次计时并使用最佳时间。 `-r` 选项对此有利；在大多数情况下，默认的 5 次重复可能就足够了。 你可以使用 `time.process_time()` 来测量CPU时间。

备注

执行 pass 语句会产生一定的基线开销。这里的代码不会试图隐藏它，但你应该知道它。可以通过不带参数调用程序来测量基线开销，并且 Python 版本之间可能会有所不同。

## 例子

可以提供一个在开头只执行一次的 setup 语句：

    $ python -m timeit -s "text = 'sample string'; char = 'g'" "char in text"
    5000000 loops, best of 5: 0.0877 usec per loop
    $ python -m timeit -s "text = 'sample string'; char = 'g'" "text.find(char)"
    1000000 loops, best of 5: 0.342 usec per loop

在输出信息中，共有三个字段。 首先是 loop count，它告诉你每个计时循环重复运行了多少次语句体。 然后是 repetition count ('best of 5')，它告诉你计时循环重复了多少次，最后是语句体在计时循环重复中最好的平均耗时。 即最快一次重复的耗时除以循环计数。

    >>> import timeit
    >>> timeit.timeit('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"')
    0.41440500499993504
    >>> timeit.timeit('text.find(char)', setup='text = "sample string"; char = "g"')
    1.7246671520006203

使用 `Timer` 类及其方法可以完成同样的操作:

    >>> import timeit
    >>> t = timeit.Timer('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"')
    >>> t.timeit()
    0.3955516149999312
    >>> t.repeat()
    [0.40183617287970225, 0.37027556854118704, 0.38344867356679524, 0.3712595970846668, 0.37866875250654886]

以下示例显示如何计算包含多行的表达式。 在这里我们对比使用 `hasattr()` 与 `try`/`except` 的开销来测试缺失与提供对象属性:

    $ python -m timeit "try:" "  str.__bool__" "except AttributeError:" "  pass"
    20000 loops, best of 5: 15.7 usec per loop
    $ python -m timeit "if hasattr(str, '__bool__'): pass"
    50000 loops, best of 5: 4.26 usec per loop

    $ python -m timeit "try:" "  int.__bool__" "except AttributeError:" "  pass"
    200000 loops, best of 5: 1.43 usec per loop
    $ python -m timeit "if hasattr(int, '__bool__'): pass"
    100000 loops, best of 5: 2.23 usec per loop

    >>> import timeit
    >>> # 属性缺失
    >>> s = """\
    ... try:
    ...     str.__bool__
    ... except AttributeError:
    ...     pass
    ... """
    >>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
    0.9138244460009446
    >>> s = "if hasattr(str, '__bool__'): pass"
    >>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
    0.5829014980008651
    >>>
    >>> # 属性存在
    >>> s = """\
    ... try:
    ...     int.__bool__
    ... except AttributeError:
    ...     pass
    ... """
    >>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
    0.04215312199994514
    >>> s = "if hasattr(int, '__bool__'): pass"
    >>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
    0.08588060699912603

要让 `timeit` 模块访问你定义的函数，你可以传递一个包含 import 语句的 setup 形参:

    def test():
        """愚笨的测试函数"""
        L = [i for i in range(100)]

    if __name__ == '__main__':
        import timeit
        print(timeit.timeit("test()", setup="from __main__ import test"))

另一种选择是将 `globals()` 传递给 globals 参数，这将导致代码在当前的全局命名空间中执行。这比单独指定 import 更方便

    def f(x):
        return x**2
    def g(x):
        return x**4
    def h(x):
        return x**8

    import timeit
    print(timeit.timeit('[func(42) for func in (f,g,h)]', globals=globals()))