python中的timeit.timeit变量导入

Question

我正在尝试使用timeit.timeit()，以便找到执行特定代码行所需的时间。问题是，这一行包含变量，我需要以某种方式导入它们，所以我的问题是如何导入它们？为了更清楚地说明，代码如下所示：

def func():
    var1 = 'aaa'
    var2 = 'aab'
    t1 = timeit.timeit('var1==var2', 'from __main__ import ___', number = 10**4) #  here I'm missing what to put after the import

如果我试图在__main__中执行这段代码，我只需直接用'from __main__ import var1, var2'导入变量，就可以解决这类问题了？

Answer 1

timeit.Timer 可调用以及一个字符串到string

在版本2.6中更改: stmt和setup参数现在也可以接受可以在没有参数的情况下调用的对象。这将将对它们的调用嵌入到计时器函数中，然后由timeit()执行。请注意，由于额外的函数调用，这种情况下的定时开销要大一些。

(还请参阅来源，查找elif hasattr(stmt, '__call__'):)。

对变量创建一个闭包并将其传递给timeit：

def func():
    var1 = 'aaa'
    var2 = 'aab'
    t1 = timeit.timeit(lambda: var1 == var2, number = 10**4)

或相当于：

def func():
    var1 = 'aaa'
    var2 = 'aab'
    def closure():
        return var1 == var2
    t1 = timeit.timeit(closure, number = 10**4)

Answer 2

在pdb调试器和类方法中，接受的答案对我不起作用。有效的解决方案是将变量添加到globals()

globals()['var1'] = var1
globals()['var2'] = var2
timeit.timeit(lambda: var1 == var2, number = 10**4)

Answer 3

所接受的使用lambda的解决方案会造成很大的开销。使用安装字符串与其他选项进行比较：

func1 117.3 ms
func2  39.0 ms
func1 116.8 ms
func2  41.6 ms
func1 117.2 ms
func2  35.8 ms

如果您试图度量这样一个非常快的代码片段，或者比较多个代码段的时间，最好不要用这样一个函数调用的巨大开销及其方差来掩盖它们的执行时间。

产生上述结果的基准代码(在网上试试！)：

import timeit

def func1():
    s1 = 'aaa'
    s2 = 'aab'
    return timeit.timeit(lambda: s1 == s2)

def func2():
    setup = '''
s1 = 'aaa'
s2 = 'aab'
'''
    return timeit.timeit('s1 == s2', setup)

for func in [func1, func2] * 3:
    print(func.__name__,
          '%5.1f ms' % (func() * 1e3))