模块介绍
Python 的 timeit 模块是用于测量小段代码执行时间的工具，非常适用于需要对代码性能进行评估和优化的场景。timeit 模块自 Python 2.3 版本开始被引入，默认集成在 Python 标准库中，因此无需安装额外的第三方库。无论是用于比较不同算法的执行效率，还是对于某段代码进行反复优化，timeit 都是开发者不可或缺的重要工具。
应用场景
timeit 模块主要用于以下应用场景：
- 性能分析：用于测量 Python 代码的执行时间，从而识别性能瓶颈。
- 算法比较：在多个实现之间进行比较，选择执行时间最短的实现版本。
- 优化验证：在代码优化前后，通过时间对比验证优化效果。
- 学习与教学：帮助初学者理解和感受不同算法或代码块的性能差异。
安装说明
timeit 模块是 Python 的标准库之一，不需要额外安装。只要确保您的 Python 版本在 2.3 及以上（推荐使用 Python 3.6 及以上版本），即可直接导入使用。
用法举例
示例一：基本用法
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| import timeit
def example_for_loop():
return [i for i in range(1000)]
time_taken = timeit.timeit('example_for_loop()', globals=globals(), number=1000)
print(f"执行时间：{time_taken}秒")
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注释：此代码测量通过 for 循环生成列表的时间，执行 1000 次。
示例二：比较不同方法的执行时间
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| import timeit
def list_comprehension():
return [i for i in range(1000)]
def traditional_loop():
result = []
for i in range(1000):
result.append(i)
return result
list_comp_time = timeit.timeit('list_comprehension()', globals=globals(), number=1000)
traditional_time = timeit.timeit('traditional_loop()', globals=globals(), number=1000)
print(f"列表生成式执行时间：{list_comp_time}秒")
print(f"传统循环执行时间：{traditional_time}秒")
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注释：此代码比较了列表生成式和传统循环两种方法生成列表的执行时间，分别执行 1000 次。
示例三：不同输入参数情况下的性能分析
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| import timeit
def sum_of_numbers(n):
return sum(range(n))
time_1000 = timeit.timeit('sum_of_numbers(1000)', globals=globals(), number=1000)
time_10000 = timeit.timeit('sum_of_numbers(10000)', globals=globals(), number=1000)
time_100000 = timeit.timeit('sum_of_numbers(100000)', globals=globals(), number=1000)
print(f"输入1000的执行时间：{time_1000}秒")
print(f"输入10000的执行时间：{time_10000}秒")
print(f"输入100000的执行时间：{time_100000}秒")
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注释：此代码测量了求和函数在不同输入参数下的执行时间，分别执行 1000 次。
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