如何使用Python timeit模块？

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。

• 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。