python - 来自 Python timeit 的两个非常不同但非常一致的结果

Question

在一个稍微人为设计的实验中，我想比较 Python 的一些内置函数和 numpy 的内置函数。不过，当我开始计时时，我发现了一些奇怪的事情。

当我写下以下内容时:

import timeit
timeit.timeit('import math; math.e**2', number=1000000)

我会以非常具有统计意义的方式几乎随机交替地得到两个不同的结果。

这在 2 秒和 0.5 秒之间交替。

这让我很困惑，所以我进行了一些实验来弄清楚发生了什么，但我只是更加困惑。所以我尝试了以下实验:

[timeit.timeit('import math; math.e**2', number=1000000) for i in xrange(100)]

这完全导致了 0.5 这个数字。然后我尝试用生成器播种:

test = (timeit.timeit('import math; math.e**2', number=1000000) for i in xrange(100))
[item for item in test]

这导致了一个完全充满 2.0 数字的列表。

根据 alecxe 的建议，我将 timeit 语句更改为:

timeit.timeit('math.e**2', 'import math', number=1000000)

同样在大约 0.1 秒和 0.4 秒之间交替，但是当我重新运行比较生成器和列表理解的实验时，但这次结果发生了翻转。也就是说，生成器表达式定期得出 0.1 秒的数字，而列表理解返回 0.4 秒的数字的完整列表。

直接控制台输出:

>>> test = (timeit.timeit('math.e**2', 'import math', number=1000000) for i in xrange(100))
>>> test.next()
0.15114784240722656

>>> timeit.timeit('math.e**2', 'import math', number=1000000)
0.44176197052001953
>>> 

编辑:我正在使用运行 dwm 的 Ubuntu 12.04，我在 xterm 和 gnome 终端中都看到了这些结果。我正在使用 python 2.7.3

有人知道这里发生了什么吗？这对我来说真的很奇怪。

Answer 1

结果这里发生了一些事情，虽然显然其中一些怪癖是我的机器特有的，但我认为还是值得发布它们，以防有人对同样的事情感到困惑。

首先，这两个 timeit 函数的不同之处在于:

timeit.timeit('math.e**2', 'import math', number=1000000)

导入语句是延迟加载的。如果您尝试以下实验，这一点就会变得很明显:

timeit.timeit('1+1', 'import math', number=1000000)

对比:

timeit.timeit('1+1', number=1000000)

因此，当它直接在列表理解中运行时，它看起来就像是为每个条目加载了这个导入语句。 (具体原因可能与我的配置有关)。

过去，回到最初的问题，看起来 3/4 的时间实际上花在了导入数学上，所以我猜测当生成方程式时，迭代之间没有缓存存储，而有是在列表理解中导入缓存(同样，这的确切原因可能是特定于配置的)