如何在Python中使用timeit（）函数进行代码性能测试？

性能测试是一种用来度量程序在不同场景下执行的速度的方法。Python的timeit（）函数是一个内置的测试性能的工具，并且是一个简单而有效的方法，可以帮助用户确定Python代码的执行性能。timeit（）函数是专门用于测试程序执行时间以及执行多次的方法。在本文中，我们将学习如何使用timeit（）函数在Python中进行代码性能测试。

一、timeit（）函数的基本用法

timeit（）函数可以在Python中帮助您度量代码的性能。它可以在Python交互式命令提示符下，Python脚本中的代码段或模块里导入模块的位置直接调用。代码的基本格式是：

timeit.timeit(stmt='pass',setup='pass',timer=<default timer>,number=1000000, globals=None)

其中：

1. stmt：即为将要使用的Python代码

2. setup：即为代码执行前的初始化设置。

3. number：即为执行stmt代码的次数，默认为一百万（1000000）。

4. globals：即为在代码执行环境中使用的全局参数。默认为None，表示没有使用任何全局参数。

5. timer：即为使用的计时方法，默认为默认计时器。

基本上，timeit（）函数会执行多次给定的Python代码，并根据计时器的设置（默认为CPU计时器）返回总执行时间。在默认情况下，timeit（）函数会在执行一百万次指定的Python代码后返回执行时间。在Python中调用该函数时，需要将代码和执行设置作为它的输入参数，并输出执行的时间。

二、示范使用过程

我们将自定义Python函数用作一个示例，演示如何在Python中使用timeit（）函数进行代码性能测试。

#### 定义函数：

def func_multiply():
    result = 1
    for number in range(1, 10000):
        result *= number
    return result

#### 调用函数method 1：

t0 = time.time()
for i in range(1000):
    func_multiply()
t1 = time.time()
print(t1 - t0)

#### 调用函数method 2：

t = timeit.timeit(stmt='func_multiply()',setup='from __main__ import func_multiply',number=1000)
print(t)

以上两个示例的输出结果是相似的，但代码method 2是使用了timeit（）函数，该函数计算并返回函数func_multiply的运行时间。

在 个示例中，我们使用Python库的time（）函数来度量函数的运行时间。直接调用func_multiply（）函数1000次，而不重复计数该函数的最小时间。

在第二个示例中，我们使用了内置函数timeit（）来度量函数的性能。该函数计算func_multiply()函数的平均运行时间，执行1000次, 直接Specify code to run directly with stmt， 数据载入时global设置为空参数。

三、timeit（）函数的选项和功能

timeit（）函数提供了几种不同的命令和实验选项，可以帮助您测试Python代码的性能。以下是常用的timeit()中的选项和功能：

1. -n参数

使用-n参数，您可以指定要执行的代码的执行次数。例如，以下是将代码执行10万次的示例：

timeit.timeit(stmt='func_multiply()',setup='from __main__ import func_multiply',number=100000)

2. -r参数

使用-r参数，您可以定义进行多少次尝试或完整的测试循环。例如，以下示例将对代码进行五个测试迭代。

timeit.repeat(stmt='func_multiply()',setup='from __main__ import func_multiply',number=100000,repeaet=5)

3. -s参数

使用-s参数，您可以提供一个Python代码片段，该片段在执行主Python代码之前立即执行，用于设置全局变量或一些计算上下文。

timeit.timeit(stmt='func_multiply()',setup='from __main__ import func_multiply',number=1000,globals={"__name__":"__main__"})

4. -t参数

使用t选项，您可以指定计时器的类型。默认情况下，此选项为default_timer（）。以下示例将尝试使用time.process_time（）计时器而不是缺省计时器。

timeit.timeit(stmt='func_multiply()',setup='from __main__ import func_multiply',number=1000,timer=time.process_time)

5. -p参数

-p参数用于启用一些固定的在Python解释器中已设置的性能统计数据，以及统计分析所需的辅助函数。这可以帮助您确保计时器在使用时产生最均匀的结果，也可以帮助您调试代码。

import cProfile
 
cProfile.run(stmt='func_multiply()')

四、结论

在Python中进行代码性能测试有许多不同的方法。Python的timeit（）函数是非常灵活和强大的，可以帮助您度量代码的性能，并为调试和优化提供有效的方法。在本文中，我们学习了timeit（）函数基本用法，演示了如何使用timeit（）函数测试自定义Python函数的性能，并概述了其选项和功能，以帮助您为自己的项目找到正确的代码性能测试工具。