"timeit" --- 测量小代码片段的执行时间
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**源码：** Lib/timeit.py

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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 命令行
接口 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
Peter 在 O'Reilly 出版的 *Python Cookbook* 第二版中“算法”章节的概述。


基本示例
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以下示例显示了如何使用 命令行接口 来比较三个不同的表达式：

   $ python3 -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))'
   10000 loops, best of 5: 30.2 usec per loop
   $ python3 -m timeit '"-".join([str(n) for n in range(100)])'
   10000 loops, best of 5: 27.5 usec per loop
   $ python3 -m timeit '"-".join(map(str, range(100)))'
   10000 loops, best of 5: 23.2 usec per loop

这可以通过 Python 接口 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 接口 还可以传出一个可调用对象:

   >>> 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 接口
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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数执行速度的类。

   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()" 。

      这是一个便利函数，它反复调用 "timeit()" 以使总耗时 >= 0.2 秒，返
      回最终结果（循环次数、循环的总耗时）。 它调用 "timeit()" 的次数
      以序列 1, 2, 5, 10, 20, 50, ... 递增，直到所用时间至少为 0.2 秒
      。

      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)" 。

      在 3.6 版本加入.

   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(...)       # outside the try/except
         try:
             t.timeit(...)    # or 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" 。


命令行接口
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从命令行调用程序时，使用以下表单:

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

如果了解以下选项：

-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

   在 3.3 版本加入.

-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"

   在 3.5 版本加入.

-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。

如果未给出 "-n"，则会通过尝试按序列 1, 2, 5, 10, 20, 50, ... 递增的数
值来计算合适的循环次数，直到总计时间至少为 0.2 秒。

"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
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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
   >>> # attribute is missing
   >>> 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
   >>>
   >>> # attribute is present
   >>> 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* 参数:

   def test():
       """Stupid test function"""
       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()))
