算法与数据结构(part2)--Python内置类型性能分析

学习笔记，仅供参考

文章目录

算法与数据结构--基于python
- Python内置类型性能分析
- - timeit模块
  - - 计时器类timeit.Timer
    - 计时器类下的timeit.Timer.timeit方法
    - 举个例子
  - list内置操作的时间复杂度
  - dict内置操作的时间复杂度

算法与数据结构–基于python

Python内置类型性能分析

timeit模块

该模块可以用来测试一段Python代码的执行速度，该模块定义了三个函数(timeit, repeat, default_timer)和一个公共类(timeit.Timer类)。

计时器类timeit.Timer

Timer是测量小段代码执行速度的类，我们可以用如下代码创建Timer对象：

import timeit
timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>)

参数解释

参数	解释
stmt	测试的代码语句，也可以传方法名
setup	运行语句时需要的设置，例如为了执行time.time()要引入time包
timer	是一个定时器函数，与平台有关，不需要处理

注意事项

stmt和setup可能包含多个语句，它们需要用;换行，但是它不能包含多行字符串。

计时器类下的timeit.Timer.timeit方法

语法：

timeit.Timer.timeit(number=1000000)
#number参数是测试代码时的测试次数，默认为1000000次

该方法返回执行代码的平均耗时，一个float类型的秒数。

举个例子

输入：

def test1():l = []for i in range(3000):l.append(i)def test2():l = []for i in range(3000):l.insert(0, i)def test3():l = [i for i in range(3000)]def test4():l = list(range(3000))def test5():l = []for i in range(3000):l.extend([i])def test6():l = []for i in range(3000):l = l + [i]def test7():l = []for i in range(3000):l += [i]from timeit import Timerprint('开始测试')
t1 = Timer("test1()", "from __main__ import test1")
print("append:\t\t\t", t1.timeit(number=1000), "秒")
t2 = Timer("test2()", "from __main__ import test2")
print("insert:\t\t", t2.timeit(number=1000), "秒")
t3 = Timer("test3()", "from __main__ import test3")
print("推倒：\t\t", t3.timeit(number=1000), "秒")
t4 = Timer("test4()", "from __main__ import test4")
print("list:\t\t", t4.timeit(number=1000), "秒")
t5 = Timer("test5()", "from __main__ import test5")
print("extend:\t\t", t5.timeit(number=1000), "秒")
t6 = Timer("test6()", "from __main__ import test6")
print("+:\t\t", t6.timeit(number=1000), "秒")
t7 = Timer("test7()", "from __main__ import test7")
print("+=:\t\t", t7.timeit(number=1000), "秒")
print('结束测试')

输出：

开始测试
append:                  1.1612458527893832 秒
insert:          9.692673133243222 秒
推倒：              0.43955184525272273 秒
list:            0.20597684730072885 秒
extend:          1.714901670148274 秒
+:               60.014670117555504 秒
+=:              1.030209997337593 秒
结束测试

list内置操作的时间复杂度

dict内置操作的时间复杂度

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