Python性能测试：timeit使用详解

本文深入讲解了Python内置的轻量级性能测试工具timeit，它专为精准测量小段代码执行时间而设计，通过自动处理循环、重复运行和垃圾回收干扰，显著优于手动使用time.time()，特别适合快速对比不同实现方式的效率差异；文章覆盖命令行一键测速、脚本中调用timeit.timeit()与timeit.repeat()进行自动化对比、关键参数详解（如-n、-r、-s）以及避开常见误区的实用建议，帮助开发者获得稳定、可靠、可复现的性能数据，是每个追求代码效率的Python程序员都应掌握的必备技能。

timeit 是 Python 内置的轻量级性能测试工具，专为精确测量小段代码执行时间而设计。它自动处理循环、重复运行、垃圾回收干扰等细节，比手动用 time.time() 更可靠，特别适合对比不同写法的效率差异。

基础用法：一行代码快速测速

最简单的方式是直接在命令行中使用：

这会默认执行 100 万次并输出平均耗时和统计信息。注意：表达式需用引号包裹，避免 shell 解析错误。

常用参数：

• -n 100000：指定执行次数（不带 -r 时默认只运行一次）
• -r 5：重复整个测试 5 次，取最快的一次（推荐，减少系统波动影响）
• -s "import math"：执行前先运行 setup 语句（如导入模块、初始化变量）

在脚本中调用 timeit.timeit()

适合嵌入代码中做自动化对比或单元测试：

关键点：

• setup 中定义的变量在 stmt 中可直接使用
• number 是单轮执行次数，不是总次数；若需多轮取最小值，可用 timeit.repeat()
• 避免在 stmt 中写复杂逻辑或副作用操作（如修改全局变量），否则结果不可靠

对比多个方案：用 repeat() 获取稳定结果

真实场景中建议用 repeat() 运行多轮，剔除异常值：

通常取 min(times) 而非平均值，因为最短时间更能反映代码本身性能，排除了系统抖动、GC 等外部干扰。

常见误区与注意事项

timeit 不是万能的性能分析器，用错场景容易得出误导结论：

• 不适合测长时间运行的函数（超过秒级），应改用 cProfile 或 line_profiler
• 不要在测试中包含 I/O、网络请求、随机数生成等不确定操作
• 确保被测代码在不同轮次中行为一致（比如避免缓存效应影响，必要时在 setup 中重置状态）
• Python 版本、解释器（CPython/PyPy）、CPU 频率都会影响结果，横向对比务必保持环境一致

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