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))