Question

我遇到了一个我无法解释的奇怪情况。这是我的测试时间生成一大堆元组：

In [1]: def get_list_of_tuples():
   ...:     return [(i,) for i in range(10**6)]
   ...:

In [2]: %time res = get_list_of_tuples()
CPU times: user 0.93 s, sys: 0.08 s, total: 1.01 s
Wall time: 0.98 s

In [3]: %timeit res = get_list_of_tuples()
1 loops, best of 3: 92.1 ms per loop

正如您所看到的，这个庞大的元组列表的生成只需要不到一秒钟。 timeit报告执行时间约为0.1秒。为什么这两份报告有这么大的差异？

（在IPython 0.11上测试，Python 2.6.5。）

Answer 1

主要区别在于“by default, timeit() temporarily turns off garbage collection during the timing”。

转动垃圾收集返回的结果类似于问题中显示的结果，即使用垃圾收集执行的时间比没有垃圾收集的时间大：

In [1]: import timeit

# Garbage collection on.
In [2]: N = 10; timeit.timeit('[(i,) for i in range(10**6)]', 'gc.enable()', number=N) / N
Out[2]: 0.74884700775146484
# 749 ms per loop.

# Garbage collection off.
In [3]: N = 10; timeit.timeit('[(i,) for i in range(10**6)]', number=N) / N
Out[3]: 0.15906109809875488
# 159 ms per loop.

Answer 2

贝努瓦，

如果我使用Python 2.6.6和IPython 0.10，那么我会看到类似的答案。使用Python 2.7.1和IPython 0.10.1我得到了更明智的东西：

% ipython
Python 2.7.1 (r271:86832, Nov  3 2011, 16:23:57) 
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.

IPython 0.10.1 -- An enhanced Interactive Python.

In [1]: def get_list_of_tuples():
   ...:     return [(i,) for i in range(10**6)]
   ...: 

In [2]: %time res = get_list_of_tuples()
CPU times: user 0.25 s, sys: 0.10 s, total: 0.35 s
Wall time: 0.35 s

In [3]: %timeit res = get_list_of_tuples()
1 loops, best of 3: 215 ms per loop

Answer 3

％time - 仅运行一次语句，并且有测量错误

％timeit - 运行语句几次，并选择最准确的时间。

有关解释，请参阅Python timeit module documentation

IPython中％time和％timeit之间的不一致

3 个答案: