關于 Python 代碼優化你需要知道的最重要問題是，決不要自己編寫計時函數。
為一個很短的代碼計時都很復雜。處理器有多少時間用于運行這個代碼？有什么在后臺運行嗎？每個現代計算機都在后臺運行持續或者間歇的程序。小小的疏忽可能破壞你的百年大計，后臺服務偶爾被 “喚醒” 在最后千分之一秒做一些像查收信件，連接計時通信服務器，檢查應用程序更新，掃描病毒，查看是否有磁盤被插入光驅之類很有意義的事。在開始計時測試之前，把一切都關掉，斷開網絡的連接。再次確定一切都關上后關掉那些不斷查看網絡是否恢復的服務等等。
接下來是計時框架本身引入的變化因素。Python 解釋器是否緩存了方法名的查找？是否緩存代碼塊的編譯結果？正則表達式呢? 你的代碼重復運行時有副作用嗎？不要忘記，你的工作結果將以比秒更小的單位呈現，你的計時框架中的小錯誤將會帶來不可挽回的結果扭曲。
Python 社區有句俗語：“Python 自己帶著電池。” 別自己寫計時框架。Python 2.3 具備一個叫做 timeit 的完美計時工具。
例 18.2. timeit 介紹
如果您還沒有下載本書附帶的樣例程序, 可以 下載本程序和其他樣例程序。
>>> import timeit >>> t = timeit.Timer("soundex.soundex('Pilgrim')", ... "import soundex")>>> t.timeit()
8.21683733547 >>> t.repeat(3, 2000000)
[16.48319309109, 16.46128984923, 16.44203948912]
|
|
timeit 模塊定義了接受兩個參數的 Timer 類。兩個參數都是字符串。第一個參數是你要計時的語句，這里你計時的是以'Pilgrim'參數調用 Soundex 函數。傳遞給 Timer 的第二個參數是為第一個參數語句構建環境的導入語句。從內部講，timeit 構建起一個獨立的虛擬環境，手工地執行建立語句 (導入 soundex 模塊)，然后手工地編譯和執行被計時語句 (調用 Soundex 函數)。 |
|
|
只要有了 Timer 對象，最簡單的事就是調用 timeit()，它調用你的函數一百萬次并返回所耗費的秒數。 |
|
|
Timer 對象的另一個主要方法是 repeat()，它接受兩個可選參數。第一個參數是重復整個測試的次數，第二個參數是每個測試中調用被計時語句的次數。兩個參數都是可選的，它們的默認值分別是 3 和 1000000。repeat() 方法返回以秒記錄的每個測試循環的耗時列表。 |
 |
|
| 你可以在命令行使用 timeit 模塊來測試一個已存在的 Python 程序，而不需要修改代碼。在 http://docs.python.org/lib/node396.html 查看文檔中關于命令行選項的內容。 | |
注意 repeat() 返回一個時間列表。由于 Python 計時器使用的處理器時間的微小變化 (或者那些你沒辦法根除的可惡的后臺進程)，這些時間中幾乎不可能出現重復。你的第一想法也許是說：“讓我們求平均值獲得真實的數據。”
事實上，那幾乎是確定錯誤的。你的代碼或者 Python 解釋器的變化可能縮短耗時，那些沒辦法去除的可惡后臺進程或者其他 Python 解釋器以外的因素也許令耗時延長。如果計時結果之間的差異超過百分之幾，太多的可變因素使你沒法相信結果，如果不是這樣則可以取最小值而丟棄其他結果。
Python 有一個方便的 min 函數返回輸入列表中的最小值：
>>> min(t.repeat(3, 1000000)) 8.22203948912
|
|
| timeit 模塊只有在你知道哪段代碼需要優化時使用。如果你有一個很大的 Python 程序并且不知道你的性能問題所在，查看 hotshot 模塊。 | |