如何使用Python timeit模块准确测量小段代码的执行耗时？-Python教程-PHP中文网

timeit.timeit() 默认环境隔离，需用 setup 注入依赖或改用可调用对象；推荐 repeat() 取中位数/均值而非 min()；测函数调用须传 lambda 或 partial；windows 精度低需增大 number。

如何使用python timeit模块准确测量小段代码的执行耗时？

timeit.timeit() 的默认执行环境很干净，但容易误用 setup 参数

直接传字符串给 timeit.timeit() 时，代码在孤立命名空间中运行，外部定义的变量、函数、导入都不可见。常见错误是写成这样：

import timeit
data = list(range(1000))
timeit.timeit('sorted(data)', number=100000)  # NameError: name 'data' is not defined

必须用 setup 把依赖提前注入，或者改用可调用对象形式：

用字符串方式：把变量定义和导入都塞进 setup 字符串里，注意换行用 \n
更推荐用可调用对象（如 lambda 或普通函数），天然共享当前作用域
setup 中的语句不计入计时，但会真实执行——比如在里面做耗时初始化，会拉低后续测量值

用 repeat() 比单次 timeit() 更可靠，别只看最小值

timeit.repeat() 默认跑 3 轮，每轮执行 number 次并返回总耗时。很多人只取 min()，但这会低估实际波动。真实场景中，GC、CPU 频率调整、后台进程干扰都会让某次特别快。

建议用 repeat(repeat=5, number=100000)，再观察中位数或均值
如果某轮耗时明显偏离（比如比中位数低 30% 以上），可能是被系统优化“骗”了，应检查是否触发了 JIT 缓存或常量折叠
加 timer=timeit.default_timer 显式指定，避免某些平台下 time.clock() 已弃用的警告

小函数测试别忘加括号，否则测的是函数对象创建开销

写 timeit.timeit(my_func, number=100000) 是错的——这测的是“生成函数对象”本身，不是调用它。必须传可调用对象的调用表达式：

361SCAN security check your skill python scripts

扫描并分析已安装技能，用于查看指定技能目录的名称、描述和详情，或列出所有已安装的技能。

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# ❌ 错误：测的是 my_func 这个对象的引用开销
timeit.timeit(my_func, number=100000)
<h1>✅ 正确：用 lambda 包一层，或用 partial</h1><p>timeit.timeit(lambda: my_func(), number=100000)</p><h1>或</h1><p>from functools import partial
timeit.timeit(partial(my_func), number=100000)
</p>