Python の「timeit」モジュールはカスタム関数のパフォーマンスを比較するのにどのように役立ちますか?

Timeit を使用したパフォーマンスの測定: カスタム関数の比較ガイド

カスタム関数のパフォーマンスがどの程度効率的であるかを判断したいと考えていますか?強力な Python モジュールである Timeit は、「insertion_sort」や「tim_sort」などの関数の実行時間を簡単に比較する方法を提供します。

対話型 Python セッション

インタラクティブな Python セッションでは、使用するための 2 つの便利なオプションがあります。 timeit:

1. IPython シェル: IPython は便利な「%timeit」特別関数を提供しており、シェル内で直接パフォーマンスを比較できます:

def f(x):
    return x*x

%timeit for x in range(100): f(x)  # Performance results for 'f'

2. 標準 Python インタプリタ: を使用していない場合は、 IPython シェルでは、main モジュールから必要な関数をインポートし、パフォーマンス比較のために timeit.repeat() 関数を使用します。

def f(x):
    return x * x

import timeit
timeit.repeat("for x in range(100): f(x)", "from __main__ import f", number=100000)  # Performance results for 'f'

timeit を使用すると、次のことがすぐに行えます。カスタム関数の効率を正確に評価し、その実装について情報に基づいた決定を下します。

以上がPython の「timeit」モジュールはカスタム関数のパフォーマンスを比較するのにどのように役立ちますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。