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python执行一条语句多少时间
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这是一种比较低效的做法，如果你有上万条语句要测试，想用这个方法来找到瓶颈简直是大海捞针。 幸好，得益于Python强大的社区功能，我们有很多关于效率的模块可以使用，今天要介绍的是 line_profiler , 它可以算出函数里每条语句的占用时间。
本文介绍了Python中统计函数执行时间的多种方法。包括time.time ()，但它精度不足；推荐使用time.perf_counter ()，精度较高；还介绍了timeit.timeit ()函数及其参数。此外，提到用装饰器统计函数耗时，入侵性小；用with语句统计代码块或函数耗时，使用灵活但入侵性大。
在编写 Python 脚本时，了解脚本的执行时间通常是很有用的，特别是在优化代码或评估性能时。Python 提供了多种方法来测量脚本的执行时间，从内置模块到第三方库，可以选择适合你需求的方式。 本文将介绍计算 Pytho…
开发效率和运行效率往往是鱼与熊掌不可兼得的关系。 不过，程序性能较差有很多原因，并不能全把锅甩到Python身上，我们应该首先从自己的代码上找原因，找原因最快的方法就是算出自己写的语句或函数的执行时间。
Python，这个优雅而强大的编程语言，宛如一个时光守望者，默默地记录着每一行代码的运行时间。 我们常常疑惑，在Python的世界里，一条简单的语句究竟需要多少时间才能执行完毕。
Python，这个优雅而强大的编程语言，宛如一个时光守望者，默默地记录着每一行代码的运行时间。 我们常常疑惑，在Python的世界里，一条简单的语句究竟需要多少时间才能执行完毕。
不过要注意是在win32系统下，这个函数返回的是真实时间（wall time），而在Unix/Linux下返回的是CPU时间。 在win32下，这个函数的时间分辨率好于1微秒。 对应上面的内容，该部分也有一个魔术函数 %time 一次执行一条语句，然后报告总体执行时间。 例子如下：
魔法命令 In [1]: #%time 对单个语句执行时间计时用法放在需要计算的语句前面 %time sum (range (1000)) Wall time: 0 ns Out [1]: 499500 In [2]: #这个操作很快，可以用%timeit计算，该命令重复计算很多次以得
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Timer接收两个参数，第一个参数是"多次执行的语句"，第二个参数是"只在开始执行一次的语句"e.g.我们为了测试list的append方法和set的add方法的性能差异。