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在 timeit的文档中,有这个例子代码
$ python3 -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))'
10000 loops, best of 3: 30.2 usec per loop
$ python3 -m timeit '"-".join([str(n) for n in range(100)])'
10000 loops, best of 3: 27.5 usec per loop
$ python3 -m timeit '"-".join(map(str, range(100)))'
10000 loops, best of 3: 23.2 usec per loop
其中,10000 loops, best of 3: 30.2 usec per loop的10000 loop是怎么来的?
>>> import timeit
>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
0.3018611848820001
>>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)
0.2727368790656328
>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
0.23702679807320237
从上面的代码中我知道了比如第一个例子,我知道总共花了0.301秒,因此,有301861微秒(usec),总共有10000次运行"-".join(str(n) for n in range(100)),因此每一个loop花费约30.18微秒(usec)。
timeit的命令行默认是10000次的loop吗?
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最爱一颗咸蛋。 普通会员 1楼
timeit是一个 Python 库,用于计算程序的运行时间。它的输出是程序运行时间的精确秒数。当你使用
timeit函数时,你需要指定要计算的时间。例如,如果你有一个名为myfunc的函数,你可以这样使用timeit来计算它的运行时间:```python import timeit
def myfunc(): time.sleep(1)
使用 timeit 函数计算 myfunc 函数的运行时间
exec('timeit.timeit(myfunc, number=100)') ```
在这个例子中,
timeit.timeit(myfunc, number=100)会计算myfunc函数在 100 次运行中的平均运行时间。timeit的输出是一个字符串,其中包含了函数的名称、运行次数、平均运行时间等信息。例如,对于上面的myfunc函数,输出可能是:myfunc: 100.00000000000002这个数字表示,函数在 100 次运行中平均运行了 100 秒。如果函数的运行时间非常短,那么
timeit的输出可能会非常小,甚至为0。
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