# 18.2.?使用 `timeit` 模塊
關于 Python 代碼優化你需要知道的最重要問題是,決不要自己編寫計時函數。
為一個很短的代碼計時都很復雜。處理器有多少時間用于運行這個代碼?有什么在后臺運行嗎?每個現代計算機都在后臺運行持續或者間歇的程序。小小的疏忽可能破壞你的百年大計,后臺服務偶爾被 “喚醒” 在最后千分之一秒做一些像查收信件,連接計時通信服務器,檢查應用程序更新,掃描病毒,查看是否有磁盤被插入光驅之類很有意義的事。在開始計時測試之前,把一切都關掉,斷開網絡的連接。再次確定一切都關上后關掉那些不斷查看網絡是否恢復的服務等等。
接下來是計時框架本身引入的變化因素。Python 解釋器是否緩存了方法名的查找?是否緩存代碼塊的編譯結果?正則表達式呢? 你的代碼重復運行時有副作用嗎?不要忘記,你的工作結果將以比秒更小的單位呈現,你的計時框架中的小錯誤將會帶來不可挽回的結果扭曲。
Python 社區有句俗語:“Python 自己帶著電池。” 別自己寫計時框架。Python 2.3 具備一個叫做 `timeit` 的完美計時工具。
## 例?18.2.?`timeit` 介紹
如果您還沒有下載本書附帶的樣例程序, 可以 [下載本程序和其他樣例程序](http://www.woodpecker.org.cn/diveintopython/download/diveintopython-exampleszh-cn-5.4b.zip "Download example scripts")。
```
>>> import timeit
>>> t = timeit.Timer("soundex.soundex('Pilgrim')",
... "import soundex")
>>> t.timeit()
8.21683733547
>>> t.repeat(3, 2000000)
[16.48319309109, 16.46128984923, 16.44203948912]
```
| | |
| --- | --- |
| \[1\] | `timeit` 模塊定義了接受兩個參數的 `Timer` 類。兩個參數都是字符串。第一個參數是你要計時的語句,這里你計時的是以`'Pilgrim'`參數調用 Soundex 函數。傳遞給 `Timer` 的第二個參數是為第一個參數語句構建環境的導入語句。從內部講,`timeit` 構建起一個獨立的虛擬環境,手工地執行建立語句 (導入 `soundex` 模塊),然后手工地編譯和執行被計時語句 (調用 Soundex 函數)。 |
| \[2\] | 只要有了 `Timer` 對象,最簡單的事就是調用 `timeit()`,它調用你的函數一百萬次并返回所耗費的秒數。 |
| \[3\] | `Timer` 對象的另一個主要方法是 `repeat()`,它接受兩個可選參數。第一個參數是重復整個測試的次數,第二個參數是每個測試中調用被計時語句的次數。兩個參數都是可選的,它們的默認值分別是 `3` 和 `1000000`。`repeat()` 方法返回以秒記錄的每個測試循環的耗時列表。 |
> 提示
> 你可以在命令行使用 `timeit` 模塊來測試一個已存在的 Python 程序,而不需要修改代碼。在 [http://docs.python.org/lib/node396.html](http://docs.python.org/lib/node396.html) 查看文檔中關于命令行選項的內容。
注意 `repeat()` 返回一個時間列表。由于 Python 計時器使用的處理器時間的微小變化 (或者那些你沒辦法根除的可惡的后臺進程),這些時間中幾乎不可能出現重復。你的第一想法也許是說:“讓我們求平均值獲得真實的數據。”
事實上,那幾乎是確定錯誤的。你的代碼或者 Python 解釋器的變化可能縮短耗時,那些沒辦法去除的可惡后臺進程或者其他 Python 解釋器以外的因素也許令耗時延長。如果計時結果之間的差異超過百分之幾,太多的可變因素使你沒法相信結果,如果不是這樣則可以取最小值而丟棄其他結果。
Python 有一個方便的 `min` 函數返回輸入列表中的最小值:
```
>>> min(t.repeat(3, 1000000))
8.22203948912
```
> 提示
> `timeit` 模塊只有在你知道哪段代碼需要優化時使用。如果你有一個很大的 Python 程序并且不知道你的性能問題所在,查看 [`hotshot` 模塊](http://docs.python.org/lib/module-hotshot.html)。
- 版權信息
- 第?1?章?安裝 Python
- 1.1.?哪一種 Python 適合您?
- 1.2.?Windows 上的 Python
- 1.3.?Mac OS X 上的 Python
- 1.4.?Mac OS 9 上的 Python
- 1.5.?RedHat Linux 上的 Python
- 1.6.?Debian GNU/Linux 上的 Python
- 1.7.?從源代碼安裝 Python
- 1.8.?使用 Python 的交互 Shell
- 1.9.?小結
- 第?2?章?第一個 Python 程序
- 2.1.?概覽
- 2.2.?函數聲明
- 2.3.?文檔化函數
- 2.4.?萬物皆對象
- 2.5.?代碼縮進
- 2.6.?測試模塊
- 第?3?章?內置數據類型
- 3.1.?Dictionary 介紹
- 3.2.?List 介紹
- 3.3.?Tuple 介紹
- 3.4.?變量聲明
- 3.5.?格式化字符串
- 3.6.?映射 list
- 3.7.?連接 list 與分割字符串
- 3.8.?小結
- 第?4?章?自省的威力
- 4.1.?概覽
- 4.2.?使用可選參數和命名參數
- 4.3.?使用 type、str、dir 和其它內置函數
- 4.4.?通過 getattr 獲取對象引用
- 4.5.?過濾列表
- 4.6.?and 和 or 的特殊性質
- 4.7.?使用 lambda 函數
- 4.8.?全部放在一起
- 4.9.?小結
- 第?5?章?對象和面向對象
- 5.1.?概覽
- 5.2.?使用 from _module_ import 導入模塊
- 5.3.?類的定義
- 5.4.?類的實例化
- 5.5.?探索 UserDict:一個封裝類
- 5.6.?專用類方法
- 5.7.?高級專用類方法
- 5.8.?類屬性介紹
- 5.9.?私有函數
- 5.10.?小結
- 第?6?章?異常和文件處理
- 6.1.?異常處理
- 6.2.?與文件對象共事
- 6.3.?for 循環
- 6.4.?使用 `sys.modules`
- 6.5.?與目錄共事
- 6.6.?全部放在一起
- 6.7.?小結
- 第?7?章?正則表達式
- 7.1.?概覽
- 7.2.?個案研究:街道地址
- 7.3.?個案研究:羅馬字母
- 7.4.?使用 {n,m} 語法
- 7.5.?松散正則表達式
- 7.6.?個案研究:解析電話號碼
- 7.7.?小結
- 第?8?章?HTML 處理
- 8.1.?概覽
- 8.2.?sgmllib.py 介紹
- 8.3.?從 HTML 文檔中提取數據
- 8.4.?BaseHTMLProcessor.py 介紹
- 8.5.?locals 和 globals
- 8.6.?基于 dictionary 的字符串格式化
- 8.7.?給屬性值加引號
- 8.8.?dialect.py 介紹
- 8.9.?全部放在一起
- 8.10.?小結
- 第?9?章?XML 處理
- 9.1.?概覽
- 9.2.?包
- 9.3.?XML 解析
- 9.4.?Unicode
- 9.5.?搜索元素
- 9.6.?訪問元素屬性
- 9.7.?Segue [9]
- 第?10?章?腳本和流
- 10.1.?抽象輸入源
- 10.2.?標準輸入、輸出和錯誤
- 10.3.?查詢緩沖節點
- 10.4.?查找節點的直接子節點
- 10.5.?根據節點類型創建不同的處理器
- 10.6.?處理命令行參數
- 10.7.?全部放在一起
- 10.8.?小結
- 第?11?章?HTTP Web 服務
- 11.1.?概覽
- 11.2.?避免通過 HTTP 重復地獲取數據
- 11.3.?HTTP 的特性
- 11.4.?調試 HTTP web 服務
- 11.5.?設置 User-Agent
- 11.6.?處理 Last-Modified 和 ETag
- 11.7.?處理重定向
- 11.8.?處理壓縮數據
- 11.9.?全部放在一起
- 11.10.?小結
- 第?12?章?SOAP Web 服務
- 12.1.?概覽
- 12.2.?安裝 SOAP 庫
- 12.3.?步入 SOAP
- 12.4.? SOAP 網絡服務查錯
- 12.5.?WSDL 介紹
- 12.6.?以 WSDL 進行 SOAP 內省
- 12.7.?搜索 Google
- 12.8.? SOAP 網絡服務故障排除
- 12.9.?小結
- 第?13?章?單元測試
- 13.1.?羅馬數字程序介紹 II
- 13.2.?深入
- 13.3.?romantest.py 介紹
- 13.4.?正面測試 (Testing for success)
- 13.5.?負面測試 (Testing for failure)
- 13.6.?完備性檢測 (Testing for sanity)
- 第?14?章?測試優先編程
- 14.1.?roman.py, 第 1 階段
- 14.2.?roman.py, 第 2 階段
- 14.3.?roman.py, 第 3 階段
- 14.4.?roman.py, 第 4 階段
- 14.5.?roman.py, 第 5 階段
- 第?15?章?重構
- 15.1.?處理 bugs
- 15.2.?應對需求變化
- 15.3.?重構
- 15.4.?后記
- 15.5.?小結
- 第?16?章?函數編程
- 16.1.?概覽
- 16.2.?找到路徑
- 16.3.?重識列表過濾
- 16.4.?重識列表映射
- 16.5.?數據中心思想編程
- 16.6.?動態導入模塊
- 16.7.?全部放在一起
- 16.8.?小結
- 第?17?章?動態函數
- 17.1.?概覽
- 17.2.?plural.py, 第 1 階段
- 17.3.?plural.py, 第 2 階段
- 17.4.?plural.py, 第 3 階段
- 17.5.?plural.py, 第 4 階段
- 17.6.?plural.py, 第 5 階段
- 17.7.?plural.py, 第 6 階段
- 17.8.?小結
- 第?18?章?性能優化
- 18.1.?概覽
- 18.2.?使用 timeit 模塊
- 18.3.?優化正則表達式
- 18.4.?優化字典查找
- 18.5.?優化列表操作
- 18.6.?優化字符串操作
- 18.7.?小結
- 附錄?A.?進一步閱讀
- 附錄?B.?五分鐘回顧
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- 附錄?E.?修訂歷史
- 附錄?F.?關于本書
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- I.A. History of the software
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- J.0. 關于譯文的聲明
- J.A.?軟件的歷史
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