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这篇文章主要介绍了Python内置类型性能分析过程实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

timeit模块

timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。

Timer是测量小段代码执行速度的类。

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

• stmt参数是要测试的代码语句（statment）；
• setup参数是运行代码时需要的设置；
• timer参数是一个定时器函数，与平台有关。

Timer对象.timeit(number=1000000)

Timer类中测试语句执行速度的对象方法。number参数是测试代码时的测试次数，默认为1000000次。方法返回执行代码的平均耗时，一个float类型的秒数。

list的操作测试

# -*- coding:utf-8 -*-
import timeit
def t2():

li = []

for i in range(10000):

li.insert(0, i)
def t0():

li = []

for i in range(10000):

li.extend([i])
def t1():

li = []

for i in range(10000):

li.append(i)
def t3():

li = []

for i in range(10000):

li += [i]
def t3_1():

li = []

for i in range(10000):

li = li + [i]
def t4():

li = [ i for i in range(10000)]
def t5():

li = list(range(10000))
timer2 = timeit.Timer(stmt="t2()", setup="from main import t2")

print("insert", timer2.timeit(number=1000), "seconds")
timer0 = timeit.Timer(stmt="t0()", setup="from main import t0")

print("extend", timer0.timeit(number=1000), "seconds")
timer1 = timeit.Timer(stmt="t1()", setup="from main import t1")

print("append", timer1.timeit(number=1000), "seconds")
timer3 = timeit.Timer(stmt="t3()", setup="from main import t3")

print("+=", timer3.timeit(number=1000), "seconds")
timer3_1 = timeit.Timer(stmt="t3_1()", setup="from main import t3_1")

print("+加法", timer3_1.timeit(number=1000), "seconds")
timer4 = timeit.Timer(stmt="t4()", setup="from main import t4")

print("[i for i in range()]", timer4.timeit(number=1000), "seconds")
timer5 = timeit.Timer(stmt="t5()", setup="from main import t5")

print("list", timer5.timeit(number=1000), "seconds")

执行结果：
insert 18.678989517 seconds

extend 1.022223395000001 seconds

append 0.6755100029999994 seconds

+= 0.773258104 seconds

+加法 126.929554195 seconds

[i for i in range()] 0.36483252799999377 seconds

list 0.19607099800001038 seconds

pop操作测试

x = range(2000000)
pop_zero = Timer("x.pop(0)","from __main__ import x")
print("pop_zero ",pop_zero.timeit(number=1000), "seconds")
x = range(2000000)

pop_end = Timer("x.pop()","from main import x")

print("pop_end ",pop_end.timeit(number=1000), "seconds")
('pop_zero ', 1.9101738929748535, 'seconds')
('pop_end ', 0.00023603439331054688, 'seconds')

测试pop操作：从结果可以看出，"pop最后一个元素"的效率远远高于"pop第一个元素"

可以自行尝试下list的append(value)和insert(0,value),即一个后面插入和一个前面插入？？？

list内置操作的时间复杂度

dict内置操作的时间复杂度

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持菜鸟教程www.piaodoo.com。