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我不知道如何解释 Python 的 timeit.timeit() 函数的输出。我的代码如下:
import timeit
setup = """
import pydash
list_of_objs = [
{},
{'a': 1, 'b': 2, 0: 0},
{'a': 1, 'c': 1, 'p': lambda x: x}
]
"""
print(timeit.timeit("pydash.filter_(list_of_objs, {'a': 1})", setup=setup))
由此产生的输出是 11.85382745500101
。我如何解释这个数字?
最佳答案
返回值是秒作为 float 。
这是运行测试所花费的总时间(不包括设置),因此每次测试的平均时间是该数字除以 number
参数,即默认为 100 万。
见 Time.timeit()
documentation :
Time number executions of the main statement. This executes the setup statement once, and then returns the time it takes to execute the main statement a number of times, measured in seconds as a float. The argument is the number of times through the loop, defaulting to one million.
关于python - timeit 返回什么时间单位?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32058745/
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更新:显然我只是在计时 Python 读取列表的速度。但这并没有真正改变我的问题。 所以,我前几天读了 this post 并想比较一下速度。我对 Pandas 还不熟悉,所以每当我看到有机会做一些比
假设这样一个数据 In [51]: data = list(range(10**6))
谁能解释一下为什么会这样? aatiis@aiur ~ $ time python /usr/lib64/python2.7/timeit.py -n 1 \ -- 'x = 10**1000
我是一名优秀的程序员,十分优秀!