Python timeit模块详解：timeit()、repeat()与Timer类实战

Python timeit模块概述与导入方式

Python内置的timeit模块专门用于精确测量代码片段的执行耗时，无论是简单的变量赋值还是复杂的函数调用，均可通过该模块获取准确的运行时间数据。

作为Python标准库的一部分，timeit模块无需额外安装即可直接使用。通过直接导入import timeit，开发者可以调用timeit()函数、repeat()函数以及Timer类。需要注意的是，若使用from timeit import ...语法导入，受限于__all__全局变量定义，仅能导入Timer类。

timeit模块的源代码精简，总计仅300余行，核心逻辑即围绕前述两个函数和一个类展开，开发者感兴趣时可查阅源码以深入理解其实现机制。

接下来将实际演示如何使用timeit模块进行性能测试，本例旨在对比Python列表在头部插入数据与尾部追加数据两种操作下的执行效率差异，具体测试目标可根据实际需求调整。

使用timeit()函数测试代码耗时

一、利用timeit()函数进行时间测试

1. 构建测试函数

首先定义两个测试函数：一个用于模拟从列表头部插入数据，另一个用于模拟从列表尾部追加数据。

#
coding = utf - 8
def insert_time_test():
  insert_list = list()
for i in range(10):
  insert_list.insert(0, i)
def append_time_test():
  append_list = list()
for i in range(10):
  append_list.append(i)
if __name__ == '__main__':
  import timeit
# coding = utf - 8
def insert_time_test():
  insert_list = list()
for i in range(10):
  insert_list.insert(0, i)
def append_time_test():
  append_list = list()
for i in range(10):
  append_list.append(i)
if __name__ == '__main__':
  import timeit

2. timeit(stmt="pass", setup="pass", timer=default_timer, number=default_number) 函数解析

timeit()函数包含四个关键字参数，且均设有默认值。

stmt：指定需要测试耗时的代码。该参数可接受代码表达式、单个变量或函数引用。若传入函数，需在函数名后添加括号以触发执行，例如stmt = 'func()'。

setup：定义stmt执行所需的前置环境，包括导入的模块、初始化的参数或变量等。例如setup = 'from __main__ import func'（__main__代表当前脚本文件）。支持单行或多行语句，多行语句间需使用分号分隔。

stmt与setup的默认值均为pass。若不提供具体测试代码，测试将失去意义，因此这两个参数是执行测试的必要条件。

timer：指定操作系统的基础时间单位，该参数默认值会根据当前运行环境自动获取（源码已预设），通常保持默认设置即可。

number：指定测试代码的执行次数，默认值为1000000（一百万次）。对于耗时较长的代码，执行过多次数会显著增加总耗时，用户可根据需要调整此参数。

3. 执行函数耗时测试

现使用timeit()函数对上述两个函数进行耗时测试。

insert_time_timeit = timeit.timeit(stmt='insert_time_test()', setup='from __main__ import insert_time_test') print('insert_time_timeit: ', insert_time_timeit) append_time_timeit = timeit.timeit(stmt='append_time_test()', setup='from __main__ import append_time_test') print('append_time_timeit: ', append_time_timeit)

运行结果：

('insert_time_timeit: ', 2.9112871) ('append_time_timeit: ', 1.8884124999999998)

结果显示，从列表头部插入数据所耗时间明显长于从尾部追加数据。

4. 测试代码（表达式）耗时

继续使用timeit()函数测试代码块的执行时间，此次直接将代码表达式传入参数，而非封装为函数。

insert_time_timeit = timeit.timeit(stmt='list(insert_list.insert(0, i) for i in init_list)', setup='insert_list=list();init_list=range(10)', number=100000) print('insert_time_timeit: ', insert_time_timeit) append_time_timeit = timeit.timeit(stmt='list(append_list.append(i) for i in init_list)', setup='append_list=list();init_list=range(10)', number=100000) print('append_time_timeit: ', append_time_timeit)

由于执行时间较长，代码中将number参数从一百万次调整为十万次。运行结果如下：

('insert_time_timeit: ', 330.46189400000003) ('append_time_timeit: ', 0.21436310000001413)

对比可知，在相同操作下，封装为函数的执行时间远小于直接传入代码表达式的时间，其中头部插入操作的差异尤为显著。

使用repeat()函数进行多次重复测试

二、利用repeat()函数进行时间测试

1. repeat(stmt="pass", setup="pass", timer=default_timer, repeat=default_repeat, number=default_number) 函数解析

repeat()函数包含五个关键字参数，均设有默认值。相较于timeit()函数，repeat()函数保留了所有原有参数，并新增了一个repeat参数。

repeat：指定测试重复执行的次数，可理解为对相同参数的timeit()函数进行多次重复执行。最终结果以列表形式返回，repeat默认值为3次。

2. 执行函数耗时测试

现使用repeat()函数对上述两个函数进行耗时测试。

insert_time_repeat = timeit.repeat(stmt='insert_time_test()', setup='from __main__ import insert_time_test') print('insert_time_repeat: ', insert_time_repeat) append_time_repeat = timeit.repeat(stmt='append_time_test()', setup='from __main__ import append_time_test') print('append_time_repeat: ', append_time_repeat)

运行结果如下：

('insert_time_repeat: ', [2.7707739, 2.908885, 2.7164823999999994]) ('append_time_repeat: ', [1.7458063, 1.777368000000001, 1.8675014999999995])

3. 测试代码（表达式）耗时

继续使用repeat()函数测试代码块耗时，直接传入代码。此前将number调整为十万次后耗时仍较长（超300秒），因此进一步将number减小至一万次。

insert_time_repeat = timeit.repeat(stmt='list(insert_list.insert(0, i) for i in init_list)', setup='insert_list=list();init_list=range(10)', repeat=5, number=10000) print('insert_time_repeat: ', insert_time_repeat) append_time_repeat = timeit.repeat(stmt='list(append_list.append(i) for i in init_list)', setup='append_list=list();init_list=range(10)', repeat=5, number=10000) print('append_time_repeat: ', append_time_repeat)

运行结果如下：

('insert_time_repeat: ', [2.591015, 2.5814996999999997, 2.5547322, 2.6153070000000005, 2.5496864000000006]) ('append_time_repeat: ', [0.0181692999999985, 0.01746889999999901, 0.018901899999999472, 0.018737400000000903, 0.018211900000000725])

使用Timer类进行灵活性能测试

三、利用Timer类进行时间测试

1. Timer类解析

前文使用的timeit()和repeat()函数，实质上是对Timer类的进一步封装，底层调用均指向Timer类中的方法。

Timer类实现了timeit()和repeat()两个方法，前文所述函数即调用这两个方法。

在使用from timeit import ...导入时，仅能导入Timer类，因此可直接实例化Timer类进行测试，通过手动调用方法实现更灵活的控制。

2. 测试列表头部插入耗时

首先实例化Timer类对象，传入stmt和setup参数（含义与前文一致），timer参数保持默认。随后通过实例对象调用timeit()或repeat()方法，在timeit()中传入number参数，在repeat()中传入number和repeat参数。

使用timeit()和repeat()方法测试从头部插入数据的耗时。

timer_insert = timeit.Timer(stmt='insert_time_test()', setup='from __main__ import insert_time_test') insert_time_timeit = timer_insert.timeit(number=1000000) print('insert_time_timeit: ', insert_time_timeit) insert_time_repeat = timer_insert.repeat(number=1000000) print('insert_time_repeat: ', insert_time_repeat)

运行结果如下：

('insert_time_timeit: ', 2.7732486) ('insert_time_repeat: ', [2.7367806999999997, 2.707402600000001, 2.7288245999999994])

3. 测试列表尾部追加耗时

使用timeit()和repeat()方法测试从尾部追加数据的耗时。

timer_append = timeit.Timer(stmt='append_time_test()', setup='from __main__ import append_time_test') append_time_timeit = timer_append.timeit(number=1000000) print('append_time_timeit: ', append_time_timeit) append_time_repeat = timer_append.repeat(number=1000000) print('append_time_repeat: ', append_time_repeat)

运行结果如下：

('append_time_timeit: ', 1.9966106000000001) ('append_time_repeat: ', [1.9523343999999998, 1.8373857999999998, 1.8695377000000004])

timeit模块相对简单，上述即为主要用法。

本文内容至此结束，希望能为读者的学习提供帮助，欢迎继续支持本站。