如何使用Python的「timeit」模組來測量程式碼段的執行時間？

使用 Python 的 timeit 測量程式碼執行時間

在 Python 中，量化程式碼片段的執行時間對於效能測試至關重要。本文探討如何利用 Python 的 timeit 模組來完成此任務。

範例用例

考慮以下在資料庫上執行多個查詢的Python 腳本：

<code class="python">conn = ibm_db.pconnect("dsn=myDB", "usrname", "secretPWD")
for r in range(5):
    print "Run %s\n" % r
    query_stmt = ibm_db.prepare(conn, update)
    ibm_db.execute(query_stmt)
ibm_db.close(conn)</code>

為了測量查詢的執行時間，我們可以使用Python 的timeit 模組。

使用timeit

第1 步：導入timeit 模組

<code class="python">import timeit</code>

第2 步定義：>第2 步定義程式碼到時間

建立一個字串或函數，封裝需要測量執行時間的程式碼:

<code class="python">setup_code = """
import ibm_db
conn = ibm_db.pconnect("dsn=myDB","usrname","secretPWD")
query_stmt = ibm_db.prepare(conn, update)
"""

code_to_time = """
ibm_db.execute(query_stmt)
"""</code>

第3 步：設定設定參數

指定timeit 函數的重複次數與迭代次數：

<code class="python">repetitions = 5
iterations = 100</code>

第4 步：測量執行時間

<code class="python">timeit_result = timeit.timeit(code_to_time, setup=setup_code, number=iterations, globals=globals())</code>

第

<code class="python">print("Execution time:", timeit_result)</code>

• 第

第第一個>第其他注意事項 為了精確測量，請確保要計時的程式碼在迭代過程中執行多次。 為了在 Linux 上進行細粒度計時，請使用 time.clock() 而不是 time .time()。 Python 的 timeit 提供了用於設定不同計時器和管理重複設定的選項，從而可以根據特定需求進行自訂。 透過執行以下步驟，您可以準確地為程式碼段計時在您的 Python 腳本中並深入了解其效能特徵。

以上是如何使用Python的「timeit」模組來測量程式碼段的執行時間？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！