Python之timeit模块：查看程序运行时间
本文作者：徐露露
文字编辑：张梦婷
技术总编：刘洪儒
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在有些情况下，我们可能需要查看程序运行时间或者是通过运行时间来比较几个不同算法之间的执行效率的差异。我们一般都会想到使用时间模块time来计算，除了这个模块，timeit也同样非常好用，所以今天就给大家介绍一下timeit模块。
★ 问题导入 ★
假设现在我们有一个小问题，需要我们从一个容量非常大的字符串数组中筛选出以“foo”开头的元素。我想到了两个算法可以解决这个问题，一个是string.startswith(‘foo’)，另一个是string[:3]==’foo’。那么在Python中到底哪个运行速度更快呢？
首先我们先针对这两种解决方法分别来编写函数：
def method1():
strings = ['foo', 'foobar', 'baz', 'qux','python', 'Guido Van Rossum'] * 100000
result=[x for x in strings if x.startswith('foo')]
return result
def method2():
strings = ['foo', 'foobar', 'baz', 'qux','python', 'Guido Van Rossum'] * 100000
result=[x for x in strings if x[:3] =='foo']
return result从这两个函数的输出结果上看，它们的功能都是一样，都是从一个非常长的列表中检索出特定特征的元素，并归结为新列表返回。如果我们采用time模块计算两种函数耗时的话，程序如下：
start_time= time.time()
method1()
end_time= time.time()
print('method1所用时间：',end_time-start_time)
start_time= time.time()
method2()
end_time= time.time()
print('method2所用时间：',end_time-start_time)得到结果为：
可以发现，第二种方法所用的时间更短，但是每测试一个方法我们都需要设置开始时间start_time和结束时间end_time，这似乎有些麻烦，除此之外，如果我们还想知道测试该程序运行多次所用的时间，或者整个实验重复多次分别花费的时间，我们该怎么办呢？timeit就能很好地帮助我们解决这个问题。
★ timeit模块 ★
timeit模块可以准确测量小段代码的执行时间，主要有以下这两个函数：
函数一：
timeit(stmt='pass', setup='pass',timer=<defaulttimer>, number=1000000)返回：
返回执行stmt这段代码number遍所用的时间，单位为秒，float型。
参数：
stmt：要执行的那段代码；
setup：执行代码的准备工作，不计入时间，一般是import之类的；
timer：在win32下是time.clock()，linux下是time.time()，为默认选项；
number：要执行stmt多少遍。
函数二：
repeat(stmt='pass', setup='pass',timer=<defaulttimer>, repeat=3, number=1000000)这个函数比timeit函数多了一个repeat参数，它表示重复执行timeit这个过程多少遍，返回一个列表，表示执行每遍的时间。
★ 实战操作 ★
Step1.两种方法重复执行10次的时间
importtimeit
a= timeit.timeit(stmt=method1,number=10) #method1程序重复执行10次
b= timeit.timeit(stmt=method2,number=10)
print('method1所用时间：',a)
print('method2所用时间：',b)得到：
Step2. 该实验重复3次，获取其最小值
fromtimeit import repeat
t= repeat('method2()','from __main__ import method2',number=10,repeat=3)
print(t)
print('3次试验中最小值为：',min(t)) 由于电脑永远都有其他程序也在占用着资源，你的程序不可能最高效的执行，所以一般都会进行多次试验，取最少的执行时间为真正的执行时间。
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