什么是%timeit？

%time它用于对单行代码的执行进行计时。它会自动确定获得具有统计意义的测量所需的 loop 和 repetition 数量，这有助于提供可靠的 timing 结果。

语法和用法

%timeit 的基本语法很简单。只需在代码行前加上 %timeit 即可：

%timeit

示例和最佳实践

下面是一些示例来说明 %timeit 的用法：

为简单的算术运算计时 %timeit sum(range(1000))

此命令测量计算前 1000 个整数之和所花费的时间。

为函数调用计时

假您有一个函数my_function定义如下：

def my_function(n):return [x ** 2 for x in range(n)]

可以通过以下方式为函数调用计时：

%timeit my_function(1000) 使用附加参数计时：

可以将其他参数传递给 %timeit 来控制其行为。例如，要指定循环数：

%timeit -n 1000 sum(range(1000))

此处，-n 1000 指定该操作应重复 1000 次。

最佳实践

使用小型测试用例：对代码进行计时时，从小型测试用例开始，以快速了解性能。 Isolate Code：确保您正在计时的代码与其他操作隔离，以避免干扰。 多次运行：多次运行 %timeit 以获得一致的测量结果。 了解开销：请注意定时代码引入的任何开销，例如函数调用开销。

了解%%timeit

另一方面，%%timeit magic 命令是 IPython 和 Jupyter 笔记本中的一个 cell magic ，用于测量 cell 中多行代码的执行时间。与 %timeit 类似，它会多次运行代码以提供准确的计时结果，报告最佳、最差和平均执行时间。

什么是%%timeit？

%%time用于对单个单元格中多行代码的执行进行计时。当需要测量更复杂的操作或无法包含在单行中的一系列语句的性能时，它特别有用。

语法和用法

要使用 %%timeit，请将其放在单元格的顶部，后跟要计时的代码行：

%%timeit

示例和最佳实践

下面是一些示例来说明 %%timeit 的用法：

对多个语句进行计时 %%timeittotal = 0for i in range(1000):total += i

此命令测量使用 for 循环对前 1000 个整数求和所需的时间。

计时函数定义和调用

假设在 cell 中定义并调用了一个函数my_function：

%%timeitdef my_function(n):return [x ** 2 for x in range(n)]result = my_function(1000)

此命令测量定义函数并使用参数 1000 调用函数所花费的时间。

使用设置代码

可以使用不直接计时但对于正在测量的代码所必需的设置代码。这对于设置变量或导入模块很有用：

setup_code = import numpy as nparr = np.random.rand(1000)%%timeit -r 5 -n 1000 -s setup_codenp.sort(arr)

在这里， setup_code 在每次 timing run 之前执行，但不包括在 timing measurement中。

最佳实践

适当地确定范围：对 %timeit 不足的多行代码使用 %%timeit。 一致的环境：确保代码环境在运行之间保持一致，以避免结果出现偏差。 Setup Code： 使用 setup code （-s option） 进行初始化步骤，以将时序集中在主代码块上。 Repetitions（重复）：调整重复次数（-r 选项）和 Loops（-n 选项），以平衡准确性和运行时间。

%timeit和%%timeit之间的主要区别

虽然 %timeit 和 %%timeit 都是用于测量代码执行时间的强大工具，但它们的用途不同，并且用于不同的上下文。了解它们的主要区别将有助于您选择适合您特定需求的工具。

使用范围

%timeit：这是一个行魔术命令，用于对单行代码的执行进行计时。它非常适合对单个操作或函数调用进行快速、简单的性能检查。 %timeit sum(range(1000)) %%timeit：这是一个单元格魔术命令，用于对单个单元格中多行代码的执行进行计时。它适用于需要同时对多个语句或一系列操作进行计时的更复杂的场景。 %%timeittotal = 0for i in range(1000):total += i

何时使用每个

使用 %timeit：

当您需要测量单个简单操作或函数的性能时。 用于不需要额外设置或上下文的快速单行性能检查。

使用 %%timeit：

当您需要测量多行代码或一组语句的性能时。 对于涉及设置代码、多个操作或特定于上下文的代码的更复杂的基准测试。

结论

了解代码的性能对于编写高效和优化的程序至关重要。IPython 和 Jupyter 笔记本中的 %timeit 和 %%timeit 魔术命令是功能强大的工具，可帮助您准确测量和比较 Python 代码的执行时间。

%time它非常适合对单行代码进行计时，提供了一种快速简便的方法来对单个操作进行基准测试。 %%time它非常适合对多行代码块进行计时，允许您测量更复杂的工作流程和设置的性能。

通过使用这些工具，可以识别性能瓶颈，比较不同的方法，并就代码优化做出明智的决策。请记住遵循最佳实践，例如隔离代码、使用适当的范围和运行多次重复以确保准确测量。