Python の「timeit」モジュールは、さまざまな並べ替えアルゴリズム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?

関数のパフォーマンスと timeit モジュールの比較

timeit モジュールは、Python 関数の実行時間を測定するための多用途ツールを提供します。 「insertion_sort」や「tim_sort」などの独自の関数のパフォーマンスを比較するには、次の手順に従います。

対話型 Python セッション (IPython シェル):

1. %timeit を使用します。便利なタイミングのための特別な機能。例:

In [1]: def insertion_sort(array):
   ...:     # your code for insertion sort
   ...:

In [2]: %timeit for _ in range(100): insertion_sort(array)
1000 loops, best of 3: 25.6 us per loop

2. 標準 Python インタープリターで使用するために __main__ から関数と名前をインポートします:

>>> import timeit
>>> timeit.repeat("for _ in range(100): tim_sort(array)", "from __main__ import tim_sort",
                  number=100000)
[2.0640320777893066, 2.0876040458679199, 2.0520210266113281]

これらの結果を比較することで、 「insertion_sort」関数と「tim_sort」関数の相対速度を評価し、最適化できます。それに応じて。

以上がPython の「timeit」モジュールは、さまざまな並べ替えアルゴリズム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。