我如何使用timeit来比较我自己的函数(如“insertion_sort”和“tim_sort”)的性能?
当前回答
import timeit
def oct(x):
return x*x
timeit.Timer("for x in range(100): oct(x)", "gc.enable()").timeit()
其他回答
这很有效:
python -m timeit -c "$(cat file_name.py)"
内置的timeit模块在IPython命令行中工作得最好。
为模块内的函数计时:
from timeit import default_timer as timer
import sys
def timefunc(func, *args, **kwargs):
"""Time a function.
args:
iterations=3
Usage example:
timeit(myfunc, 1, b=2)
"""
try:
iterations = kwargs.pop('iterations')
except KeyError:
iterations = 3
elapsed = sys.maxsize
for _ in range(iterations):
start = timer()
result = func(*args, **kwargs)
elapsed = min(timer() - start, elapsed)
print(('Best of {} {}(): {:.9f}'.format(iterations, func.__name__, elapsed)))
return result
我发现使用timeit最简单的方法是从命令行:
鉴于test.py:
def InsertionSort(): ...
def TimSort(): ...
像这样运行timeit:
% python -mtimeit -s'import test' 'test.InsertionSort()'
% python -mtimeit -s'import test' 'test.TimSort()'
让我们在以下每个语句中设置相同的字典并测试执行时间。
setup参数基本上是设置字典
编号是运行代码1000000次。不是设置,而是stmt
当你运行这个时,你会发现index比get快得多。您可以多次运行它来查看。
这段代码基本上是试图从字典中获取c的值。
import timeit
print('Getting value of C by index:', timeit.timeit(stmt="mydict['c']", setup="mydict={'a':5, 'b':6, 'c':7}", number=1000000))
print('Getting value of C by get:', timeit.timeit(stmt="mydict.get('c')", setup="mydict={'a':5, 'b':6, 'c':7}", number=1000000))
这是我的结果,你的结果会有所不同。
按索引:0.20900007452246427
get: 0.54841166886888
简单地传递你的整个代码作为timeit参数:
import timeit
print(timeit.timeit(
"""
limit = 10000
prime_list = [i for i in range(2, limit+1)]
for prime in prime_list:
for elem in range(prime*2, max(prime_list)+1, prime):
if elem in prime_list:
prime_list.remove(elem)
"""
, number=10))
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