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最近我一直在分析我的脚本。想知道元组理解我在 SO 上发现了几个线程,指出了两种方法:
列表推导 + 元组()
>>> tuple([i for i in xrange(1000000)])
元组理解
>>> tuple(i for i in xrange(1000000))
cProlile
和 timeit
告诉我第一种方法比第二种方法更快,而且命令行 time
和 kernprof
线路分析器说的恰恰相反。
这是我得到的:
>>> import cProfile
>>> cProfile.run('tuple([i for i in xrange(1000000)])')
1000003 function calls in 0.139 seconds
>>> cProfile.run('tuple(i for i in xrange(1000000))')
1000003 function calls in 0.478 seconds
>>> import timeit
>>> timeit.timeit('tuple([i for i in xrange(1000000)])')
0.08100390434265137
>>> timeit.timeit('tuple(i for i in xrange(1000000))')
0.08400511741638184
使用 test_tuple_list.py:
tuple([i for i in xrange(1000000)])
和 test_tuple_generator.py:
tuple(i for i in xrange(1000000))
我得到:
$time python test_tuple_list.py
real 0m0.398s
user 0m0.171s
sys 0m0.202s
$time python test_tuple_generator.py
real 0m0.333s
user 0m0.109s
sys 0m0.234s
使用 test_tuple_list_kernprof.py
@profile
def test():
tuple([i for i in xrange(1000000)])
test()
和 test_tuple_generator_kernprof.py:
@profile
def test():
tuple(i for i in xrange(1000000))
test()
我得到:
$kernprof.py -lv test_tuple_list_kernprof.py
Total time: 0.861045 s
$kernprof.py -lv test_tuple_generator_kernprof.py
Total time: 0.444025 s
我认为这些分析器之间的差异在于它们分析的方式,但它们怎么会相互矛盾呢?
谢谢
最佳答案
不要使用探查器来测量两个 Python 代码片段之间的整体时间差异。配置文件严重会影响整个解释器的代码执行时间,因为不同的代码路径会触发 sys.set_trace()
trace function在不同的时间,跟踪函数本身可能会为不同的事件引入细微的时序差异,从而完全扭曲结果,使您的数据无法用于绝对时序比较。
在进行分析时,您在测量分析器对不同代码路径的 react 方式与您在测量代码路径本身一样多。当您想在复杂代码中精确定位何处时,您的所有执行时间都花在了这上面,这很好,但如果纯粹根据代码的执行速度来比较两段不同的代码,那就太糟糕了。
只剩下您的 timeit
结果,它们太接近了,无法调用。这两种方法的速度差不多。
关于python - 元组理解时间分析,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17860233/
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