timeit模块用于测量小段代码执行时间，通过多次运行取最小耗时以减少误差。使用timeit.timeit()函数，传入代码字符串和运行次数number（默认100万次）即可测试性能差异。
Python的timeit模块用来测量小段代码的执行时间，特别适合对比不同实现方式的性能差异。它通过多次运行代码取最小耗时，减少系统波动带来的误差。
基本用法：直接调用timeit函数
使用timeit.timeit()可以快速测试一行代码的运行时间。
第一个参数是你要测量的代码，以字符串形式传入number参数指定运行次数，默认是100万次
例如，比较两种创建列表的方式：
import timeit
# 使用列表推导式
time1 = timeit.timeit(‘[x*2 for x in range(10)]’, number=100000)
# 使用循环append
time2 = timeit.timeit(‘list(map(lambda x: x*2, range(10)))’, number=100000)
print(time1, time2)
使用Timer类自定义测试
当需要更灵活控制时，可以用timeit.Timer类。
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初始化时传入语句和设置代码调用timeit()方法运行指定次数支持setup参数导入模块或初始化变量
示例：测试字符串拼接性能
import timeit
stmt = “‘-‘.join([str(n) for n in range(100)])”
setup = “pass” # 可在这里导入模块或定义变量
timer = timeit.Timer(stmt, setup)
print(timer.timeit(10000))
在命令行中使用timeit
可以直接在终端运行timeit，适合快速验证。
使用python -m timeit启动后面跟上要测试的代码片段自动选择最佳重复次数并输出结果
例如：
python -m timeit “‘spam’ * 10”
会输出类似：1000000 loops, best of 5: 0.234 usec per loop
注意事项与技巧
使用timeit时注意以下几点才能得到准确结果：
避免在测试代码中包含输入输出操作，如print复杂逻辑建议封装成函数再测多次测量取最小值比平均值更可靠确保测试环境一致，避免后台程序干扰
对于多行代码，可用分号或三引号包裹：
timeit.timeit(”’
a = []
for i in range(10):
a.append(i*2)
”’, number=10000)
基本上就这些。掌握timeit能帮你写出更快的Python代码，关键是多试几种写法，用数据说话。
以上就是如何使用Python timeit模块？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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