Python內置類型性能分析過程實例

更新時間：2020年01月29日 12:41:57 作者：LiuYanYGZ

這篇文章主要介紹了Python內置類型性能分析過程實例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

timeit模塊

timeit模塊可以用來測試一小段Python代碼的執(zhí)行速度。

Timer是測量小段代碼執(zhí)行速度的類。

class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>)

stmt參數(shù)是要測試的代碼語句（statment）；
setup參數(shù)是運行代碼時需要的設置；
timer參數(shù)是一個定時器函數(shù)，與平臺有關。

Timer對象.timeit(number=1000000)

Timer類中測試語句執(zhí)行速度的對象方法。number參數(shù)是測試代碼時的測試次數(shù)，默認為1000000次。方法返回執(zhí)行代碼的平均耗時，一個float類型的秒數(shù)。

list的操作測試

# -*- coding:utf-8 -*-

import timeit

def t2():
  li = []
  for i in range(10000):
    li.insert(0, i)

def t0():
  li = []
  for i in range(10000):
    li.extend([i])

def t1():
  li = []
  for i in range(10000):
    li.append(i)

def t3():
  li = []
  for i in range(10000):
    li += [i]

def t3_1():
  li = []
  for i in range(10000):
    li = li + [i]

def t4():
  li = [ i for i in range(10000)]

def t5():
  li = list(range(10000))


timer2 = timeit.Timer(stmt="t2()", setup="from __main__ import t2")
print("insert", timer2.timeit(number=1000), "seconds")

timer0 = timeit.Timer(stmt="t0()", setup="from __main__ import t0")
print("extend", timer0.timeit(number=1000), "seconds")

timer1 = timeit.Timer(stmt="t1()", setup="from __main__ import t1")
print("append", timer1.timeit(number=1000), "seconds")

timer3 = timeit.Timer(stmt="t3()", setup="from __main__ import t3")
print("+=", timer3.timeit(number=1000), "seconds")

timer3_1 = timeit.Timer(stmt="t3_1()", setup="from __main__ import t3_1")
print("+加法", timer3_1.timeit(number=1000), "seconds")

timer4 = timeit.Timer(stmt="t4()", setup="from __main__ import t4")
print("[i for i in range()]", timer4.timeit(number=1000), "seconds")

timer5 = timeit.Timer(stmt="t5()", setup="from __main__ import t5")
print("list", timer5.timeit(number=1000), "seconds")

執(zhí)行結果：

insert 18.678989517 seconds
extend 1.022223395000001 seconds
append 0.6755100029999994 seconds
+= 0.773258104 seconds
+加法 126.929554195 seconds
[i for i in range()] 0.36483252799999377 seconds
list 0.19607099800001038 seconds

pop操作測試

x = range(2000000)
pop_zero = Timer("x.pop(0)","from __main__ import x")
print("pop_zero ",pop_zero.timeit(number=1000), "seconds")

x = range(2000000)
pop_end = Timer("x.pop()","from __main__ import x")
print("pop_end ",pop_end.timeit(number=1000), "seconds")

# ('pop_zero ', 1.9101738929748535, 'seconds')
# ('pop_end ', 0.00023603439331054688, 'seconds')

測試pop操作：從結果可以看出，"pop最后一個元素"的效率遠遠高于"pop第一個元素"

可以自行嘗試下list的append(value)和insert(0,value),即一個后面插入和一個前面插入？？？

list內置操作的時間復雜度

dict內置操作的時間復雜度

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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