Python timeit()：精准测量代码执行时间与实战示例

Python timeit() – 测量执行时间的实用指南

什么是 Python timeit()？

Python timeit() 是内置模块，旨在高精度测量小代码片段的执行时间。默认运行语句一百万次并报告最快运行时间，帮助对比不同实现的性能。

语法

timeit.timeit(stmt, setup, timer, number)

参数

• stmt – 要计时的代码。默认 pass。
• setup – stmt 运行前执行一次的代码。默认 pass。
• timer – 可选计时器函数。模块提供合适的默认值。
• number – stmt 执行次数。默认 1,000,000。

先导入模块：

import timeit

示例 1 – 计时简单表达式

# 测试基本算术运算
import timeit
print(timeit.timeit("output = 10*5"))

典型输出：

0.06127880399999999

显示一百万次运行中最快一次的耗时（秒）。

计时多行代码

timeit 支持多行代码，用分号分隔语句或传入三引号字符串。

使用分号

import timeit
print("The time taken is ", timeit.timeit(stmt="a=10;b=10;sum=a+b"))

输出：

The time taken is 0.137031482

使用三引号字符串

import timeit
import_module = "import random"
testcode = '''
def test():
    return random.randint(10, 100)
'''
print(timeit.repeat(stmt=testcode, setup=import_module))

输出：

C:\pythontest>python testtimeit.py
The time taken is 0.182619178

关键方法

• timeit.default_timer() – 返回当前时间，精度最高。
• timeit.repeat(stmt, setup, timer, repeat, number) – 重复运行 timeit()，返回每次运行最佳时间的列表。

示例 1 – 使用 timeit.timeit()

# 测试返回随机整数的函数
import timeit
import_module = "import random"
testcode = '''
def test():
    return random.randint(10, 100)
'''
print(timeit.timeit(stmt=testcode, setup=import_module))

输出：

0.46715912400000004

示例 2 – 使用 default_timer()

# 测量单次函数调用
import timeit
import random

def test():
    return random.randint(10, 100)

starttime = timeit.default_timer()
print("The start time is :", starttime)
test()
print("The time difference is :", timeit.default_timer() - starttime)

输出：

The start time is : 0.220261875
The time difference is : 0.0004737320000000045

示例 3 – 使用 timeit.repeat()

# 运行测试五次并捕获最佳时间
import timeit
import_module = "import random"
testcode = '''
def test():
    return random.randint(10, 100)
'''
print(timeit.repeat(stmt=testcode, setup=import_module, repeat=5))

输出：

[0.43638873, 0.5040939680000001, 0.5069179909999999, 0.3943449330000002, 0.3546886979999999]

每个条目是 1,000,000 次运行中一次迭代的最佳时间。

命令行用法

可直接从 shell 调用 timeit：

python -m timeit [-n N] [-r N] [-s S] [-t] [-c] [-h] [code statement ...]

• -n N – 语句循环次数。
• -r N – 整个计时过程重复次数。
• -s S – 计时前执行一次的设置代码。
• -t – 用 time.time() 作为计时器。
• -c – 用 time.clock() 作为计时器。
• -h – 显示帮助。

示例

C:\pythontest>python -m timeit -s 'text="hello world"' 
20000000 loops, best of 5: 13.1 nsec per loop

另一种便捷方式是在 REPL 中调用：

import timeit
print("The time taken is ", timeit.timeit(stmt="a=10;b=10;sum=a+b"))

输出：

The time taken is 0.15048536300000137

为什么 timeit() 是计时 Python 代码的最佳工具

• 多次运行语句（默认 1,000,000）并返回最快运行，给出可靠估计。
• 计时期间禁用垃圾回收，防止干扰结果。
• 自动选择操作系统最精确的计时器（如 Windows 用 time.clock()，macOS/Linux 用 time.time()）。

总结

timeit 模块是基准测试短 Python 片段的必备工具。参数直观：

• stmt – 要计时代码。
• setup – 一次性设置代码。
• timer – 可选计时器函数。
• number – stmt 运行次数。

请务必使用 timeit 进行准确、可重复的测量。