- Python 基础知识
- Python - 主页
- Python - 概述
- Python - 历史
- Python - 特性
- Python 与 C++
- Python——Hello World 程序
- Python - 应用领域
- Python解释器
- Python-环境设置
- Python-虚拟环境
- Python - 基本语法
- Python - 变量
- Python - 数据类型
- Python - 类型转换
- Python - Unicode 系统
- Python - 文字
- Python - 运算符
- Python - 运算符优先级
- Python - 算术运算符
- Python - 赋值运算符
- Python - 增强运算符
- Python - 比较运算符
- Python - 逻辑运算符
- Python - 位运算符
- Python - 会员运算符
- Python - 身份运算符
- Python - 注释
- Python - 用户输入
- Python - 数字
- Python - 布尔值
- Python 控制语句
- Python - 控制流
- Python - 决策
- Python - 如果有的话
- Python - 大小写匹配语句
- Python - for 循环
- Python - for-else 循环
- Python - While 循环
- Python-break语句
- Python-继续语句
- Python - pass 语句
- Python 函数和模块
- Python - 函数
- Python - 默认参数
- Python - 关键字参数
- Python - 仅关键字参数
- Python - 位置参数
- Python - 仅位置参数
- Python - 任意参数
- Python - 变量作用域
- Python - 函数注释
- Python - 模块
- Python - 内置函数
- Python 字符串
- Python-字符串
- Python - 字符串切片
- Python-修改字符串
- Python-字符串连接
- Python——字符串格式化
- Python - 转义字符
- Python - 字符串方法
- Python - 弦乐练习
- Python 列表
- Python - 列表
- Python - 访问列表项
- Python - 更改列表项
- Python - 添加列表项
- Python - 删除列表项
- Python - 循环列表
- Python - 列表理解
- Python - 列表排序
- Python - 复制列表
- Python - 连接列表
- Python - 列表方法
- Python - 列出练习
- Python 元组
- Python - 元组
- Python - 访问元组项
- Python - 更新元组
- Python - 解压元组
- Python - 循环元组
- Python - 连接元组
- Python - 元组方法
- Python - 元组练习
- Python 集
- Python - 集合
- Python - 访问设置项
- Python - 添加设置项
- Python - 删除设置项
- Python - 循环集
- Python - 连接集
- Python - 复制集
- Python - 集合运算符
- Python - 设置方法
- Python - 设置练习
- Python 字典
- Python - 字典
- Python - 访问字典项目
- Python - 更改字典项目
- Python - 添加字典项
- Python - 删除字典项
- Python - 字典查看对象
- Python - 循环字典
- Python - 复制字典
- Python - 嵌套字典
- Python - 字典方法
- Python - 字典练习
- Python 数组
- Python-数组
- Python - 访问数组项
- Python - 添加数组项
- Python - 删除数组项
- Python - 循环数组
- Python - 复制数组
- Python - 反转数组
- Python - 数组排序
- Python - 连接数组
- Python - 数组方法
- Python - 数组练习
- Python 文件处理
- Python - 文件处理
- Python-写入文件
- Python-读取文件
- Python - 重命名和删除文件
- Python - 目录
- Python - 文件方法
- Python - 操作系统文件/目录方法
- 面向对象编程
- Python - OOP 概念
- Python - 对象和类
- Python - 类属性
- Python - 类方法
- Python - 静态方法
- Python - 构造函数
- Python - 访问修饰符
- Python——继承
- Python——多态性
- Python - 方法重写
- Python - 方法重载
- Python - 动态绑定
- Python - 动态类型
- Python - 抽象
- Python-封装
- Python - 接口
- Python - 包
- Python - 内部类
- Python - 匿名类和对象
- Python-单例类
- Python - 包装类
- Python-枚举
- Python-反射
- Python 错误与异常
- Python - 语法错误
- Python - 异常
- Python - try- except 块
- Python - try-finally 块
- Python - 引发异常
- Python - 异常链
- Python - 嵌套 try 块
- Python - 用户定义的异常
- Python-日志记录
- Python-断言
- Python - 内置异常
- Python 多线程
- Python-多线程
- Python-线程生命周期
- Python - 创建线程
- Python - 启动线程
- Python - 连接线程
- Python - 命名线程
- Python-线程调度
- Python-线程池
- Python - 主线程
- Python-线程优先级
- Python - 守护线程
- Python - 同步线程
- Python同步
- Python-线程间通信
- Python-线程死锁
- Python - 中断线程
- Python 网络
- Python-网络
- Python-套接字编程
- Python-URL 处理
- Python - 泛型
- Python 杂项
- Python - 日期和时间
- Python - 数学
- Python - 迭代器
- Python - 生成器
- Python - 闭包
- Python - 装饰器
- Python - 递归
- Python - 正则表达式
- Python-PIP
- Python-数据库访问
- Python - 弱引用
- Python-序列化
- Python - 模板
- Python - 输出格式
- Python-性能测量
- Python-数据压缩
- Python - CGI 编程
- Python - XML 处理
- Python - 图形用户界面编程
- Python - 命令行参数
- Python - 文档字符串
- Python-JSON
- Python-发送电子邮件
- Python - 进一步扩展
- Python - 工具/实用程序
- Python - 图形用户界面
- Python 问题与解答
- Python - 编程示例
- Python - 快速指南
- Python - 有用的资源
- Python - 讨论
Python-性能测量
给定的问题可以通过不止一种替代算法来解决。因此,我们需要优化解决方案的性能。Python 的timeit模块是衡量 Python 应用程序性能的有用工具。
该模块中的 timit() 函数测量 Python 代码的执行时间。
句法
timeit.timeit(stmt, setup, timer, number)
参数
stmt - 用于衡量性能的代码片段。
setup - 设置详细信息要传递的参数或变量。
计时器- 使用默认计时器,因此,它可能会被跳过。
number - 代码将执行此次数。默认值为 1000000。
例子
以下语句使用列表推导式为 100 以内的每个数字返回 2 的倍数的列表。
>>> [n*2 for n in range(100)] [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192, 194, 196, 198]
为了测量上述语句的执行时间,我们使用 timeit() 函数,如下所示 -
>>> from timeit import timeit >>> timeit('[n*2 for n in range(100)]', number=10000) 0.0862189000035869
将执行时间与使用 for 循环附加数字的过程进行比较。
>>> string = ''' ... numbers=[] ... for n in range(100): ... numbers.append(n*2) ... ''' >>> timeit(string, number=10000) 0.1010853999905521
结果表明列表理解更加有效。
语句字符串可以包含一个 Python 函数,一个或多个参数可以作为设置代码传递给该函数。
我们将查找并比较使用循环的阶乘函数与其递归版本的执行时间。
使用 for 循环的正常函数是 -
def fact(x): fact = 1 for i in range(1, x+1): fact*=i return fact
递归阶乘的定义。
def rfact(x): if x==1: return 1 else: return x*fact(x-1)
测试这些函数来计算 10 的阶乘。
print ("Using loop:",fact(10)) print ("Using Recursion",rfact(10)) Result Using loop: 3628800 Using Recursion 3628800
现在我们将使用 timeit() 函数找到它们各自的执行时间。
import timeit setup1=""" from __main__ import fact x = 10 """ setup2=""" from __main__ import rfact x = 10 """ print ("Performance of factorial function with loop") print(timeit.timeit(stmt = "fact(x)", setup=setup1, number=10000)) print ("Performance of factorial function with Recursion") print(timeit.timeit(stmt = "rfact(x)", setup=setup2, number=10000))
输出
Performance of factorial function with loop 0.00330029999895487 Performance of factorial function with Recursion 0.006506800003990065
递归函数比带循环的函数慢。
这样我们就可以对Python代码进行性能测量了。