深入 Python

对一小段代码进行计时是非常复杂的。您的计算机为运行这段代码投入了多少处理器时间？后台是否运行着其他程序？您确定吗？每台现代计算机都在后台运行着进程，有些进程一直在运行，有些进程则间歇性地运行。Cron 作业会按固定间隔触发；后台服务偶尔会“唤醒”来执行一些有用的操作，例如检查新邮件、连接到即时消息服务器、检查应用程序更新、扫描病毒、检查在过去 100 纳秒内是否有磁盘插入 CD 驱动器，等等。在开始计时测试之前，请关闭所有程序并断开网络连接。然后关闭您第一次忘记关闭的所有内容，然后关闭不断检查网络是否已恢复的服务，然后……

然后是计时框架本身引入的变化。 Python 解释器是否缓存了方法名称查找？它是否缓存了代码块编译？正则表达式呢？如果您的代码运行多次，是否会有副作用？不要忘记，您处理的是几分之一秒的时间，因此计时框架中的小错误会不可挽回地扭曲您的结果。

Python 社区有一句谚语：“Python 自带电池。” 不要编写自己的计时框架。 Python 2.3 自带一个非常棒的计时框架，名为 timeit。

示例 18.2. timeit 简介

如果您还没有下载，您可以 下载本书中使用的这个示例和其他示例。

>>> import timeit
>>> t = timeit.Timer("soundex.soundex('Pilgrim')",
...     "import soundex")   
>>> t.timeit()              
8.21683733547
>>> t.repeat(3, 2000000)    
[16.48319309109, 16.46128984923, 16.44203948912]

	timeit 模块定义了一个类，Timer，它接受两个参数。这两个参数都是字符串。第一个参数是您要计时的语句；在本例中，您要计时的是对 soundex 模块中的 Soundex 函数的调用，参数为 'Pilgrim'。 Timer 类的第二个参数是为语句设置环境的导入语句。在内部，timeit 会设置一个隔离的虚拟环境，手动执行设置语句（导入 soundex 模块），然后手动编译并执行计时语句（调用 Soundex 函数）。
	一旦您有了 Timer 对象，最简单的方法就是调用 timeit()，它会调用您的函数 100 万次，并返回执行该函数所需的时间（以秒为单位）。
	Timer 对象的另一个主要方法是 repeat()，它接受两个可选参数。第一个参数是重复整个测试的次数，第二个参数是在每次测试中调用计时语句的次数。这两个参数都是可选的，它们分别默认为 3 和 1000000。 repeat() 方法返回一个列表，其中包含每个测试周期所花费的时间（以秒为单位）。

	您可以在命令行上使用 timeit 模块来测试现有的 Python 程序，而无需修改代码。有关命令行标志的文档，请参阅 https://docs.pythonlang.cn/lib/node396.html。

请注意，repeat() 返回一个时间列表。由于 Python 解释器获得的处理器时间略有不同（以及您无法摆脱的那些讨厌的后台进程），这些时间几乎不会完全相同。您的第一个想法可能是说“让我们取平均值，并将其称为真实数字。”

事实上，这几乎可以肯定是错误的。花费时间较长的测试并不是因为您的代码或 Python 解释器存在差异而花费的时间较长；它们花费的时间较长是因为那些讨厌的后台进程，或者 Python 解释器之外的其他因素，而您无法完全消除这些因素。如果不同的计时结果相差超过几个百分点，那么您的结果仍然存在太多变数，无法信任。否则，请取最小时间并丢弃其余时间。

Python 有一个方便的 min 函数，它接受一个列表并返回最小的值

>>> min(t.repeat(3, 1000000))
8.22203948912

	只有当您已经知道需要优化哪段代码时，timeit 模块才会起作用。如果您有一个更大的 Python 程序，并且不知道性能问题出在哪里，请查看 hotshot 模块。