timeit()函数与Python中的示例
今天，不仅在有限的资源内完成一个项目是非常重要的，而且在尽可能短的时间内完成它也是非常重要的。Python中有time()函数来计算代码的执行时间。
当我们执行任何代码时，有几个后台操作会执行我们的代码执行。当time()函数计算执行此代码的时间时，它不考虑正在进行的后台操作。另外，我们在开始和结束时减去时间，得到所需的时间。现在已经开发了timeit()函数来查找任何特定代码执行的确切时间。甚至它也依赖于高达0.0000个小数点毫秒的时间来找到cod执行中的精确时间。在这里我们将看到这个函数是如何工作的。
timeit()函数的代码执行示例：
我们将输入python并按回车键。您将像我们正在使用的python和Microsoft版本一样进行响应。另外，它确认我们在python中工作。
导入声明：
import timeit
如果您收到未定义“import”之类的响应，请检查系统变量是否已更新。
现在，我们将对一个简单的数学运算进行编程，并通过两种方法找到其执行时间。
# python示例来演示
# example of timeit() function
# 导入模块
import timeit
# 操作和时间计算
print('a' *5)
print('a' + 'a' +'a' + 'a' + 'a' )
print(timeit.timeit("b = 'a' *3",number = 10000000))输出结果
aaaaa aaaaa 0.9088429469993571
在这里，您可以将number的值乘以numbernumber作为所需的代码执行次数。
import timeit
print(timeit.timeit("ab = 'a' + 'a' + 'a' + 'a' + 'a' ", number=10000000))输出结果
0.8887228329986101
此方法描述了手动查找执行时间的方法。在此手动进行意味着我们必须多次执行整个操作。
示例的自动重复方法
现在，我们将看到如何自动执行相同的繁琐操作？
import timeit
print(timeit.repeat("b = 'a'* 3", number = 10000000,repeat = 5))
print()
print(timeit.repeat("ab = 'a' + 'a' + 'a' + 'a' + 'a' " , number = 10000000,repeat = 5))输出结果
[0.8862817650006036, 0.8274680489994353, 0.891247380997811, 0.9186934919998748, 0.900538891000906] [0.8854398910043528, 0.8779188379994594, 0.8196939810004551, 0.8731913320007152, 0.8250786080025136]
在这里，我们可以看到重复会自动发生多次。
为什么timeit()？
由于timeit()函数的准确性，它已经成为查找执行时间的最佳选择，而不是time函数。我们关于在time()函数中执行代码的许多假设都是错误的，这些假设在timeit()函数中得到了纠正，就像考虑到后台操作所花费的时间一样。类似地，timeit()也是查找执行时间的更宝贵且最短的路径。