如何解释 Python 中的 interpret timeit 命令

Question

例如我有一个列表：

L=[-13, -24, -21, -3, -23, -15, -14, -27, -13, -12]

如果输入 %timeit -n 10 myList = [item for item in L if item < 15] 输出为 10 loops, best of 3: 1.25 µs per loop
如果我输入 myGen = (item for item in L if item < 15) 输出为 1000000 loops, best of 3: 561 ns per loop

我不明白情况 2，为什么生成器需要 1000000 次循环而不是 10 次循环？ "best of 3" 是什么意思？我如何计算出每个 commond 所需的总秒数，例如案例 1 的 10*1.25=12.5 us？

Answer 1

您没有在第二个示例中包含 %timeit 的 -n 参数，因此 ipython 根据试验的持续时间改变重复次数 - 运行需要；被测试的代码段越快，迭代次数越多，以获得更准确的每次迭代时间值。

此外，测试运行几次，以尽量减少外部因素（例如，当您的 OS 恰好安排了磁盘缓冲区刷新，其他一切都变得有点慢).这就是 'best of 3' 出现的地方；测试连续运行 3 次，并选择了最佳时机。

请参阅 %timeit magic command documentation，其中包括以下选项及其默认行为：

-n<N>: execute the given statement <N> times in a loop. If this value is not given, a fitting value is chosen.

-r<R>: repeat the loop iteration <R> times and take the best result. Default: 3

你的第一个例子确实使用了-n 10所以它运行只有10次。

因为使用生成器表达式创建 generator 对象几乎是即时的，ipython 可以比执行列表推导（必须执行 for 循环并生成一个包含所有结果的列表对象 then )。请记住，在您驱动迭代之前，生成器表达式不会执行任何工作。

如果您想比较生成器表达式产生与列表理解相同的结果所需的时间，您必须实际迭代。您可以将表达式传递给 list() 调用以实际生成一个列表：

%timeit -n 10 myGen = (item for item in L if item < 15); list(myGen)

这会更慢，因为生成器的开销比列表理解多一点：

In [1]: L=[-13, -24, -21, -3, -23, -15, -14, -27, -13, -12]

In [2]: %timeit -n 10 myList = [item for item in L if item < 15]
10 loops, best of 3: 1.29 µs per loop

In [3]: %timeit -n 10 myGen = (item for item in L if item < 15); list(myGen)
10 loops, best of 3: 1.72 µs per loop

请注意，您必须在每次测试迭代时重新创建生成器，因为生成器只能产生一次输出。

如何解释 Python 中的 interpret timeit 命令

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