小琳Python课堂开讲啦！今天我们要学习如何使用Python的两个强大工具——timeit和memory_profiler——来测量代码的执行时间和内存使用情况。🚀
timeit模块：测量执行时间
- 用途：
timeit模块用于测量小段代码的执行时间。 - 示例：
import timeit
def test_function():
result = []
for i in range(1000):
result.append(i * i)
return result
# 测量test_function的执行时间
execution_time = timeit.timeit("test_function()", setup="from __main__ import test_function", number=1000)
print(f"Execution time: {execution_time} seconds")memory_profiler模块：分析内存使用
- 用途：
memory_profiler用于分析函数的内存使用情况。 - 安装：首先需要安装
memory_profiler模块，使用pip install memory_profiler命令安装。 - 示例：
from memory_profiler import profile
@profile
def test_function():
result = []
for i in range(1000):
result.append(i * i)
return result
test_function()- 运行：在命令行中使用
python -m memory_profiler your_script.py来运行脚本，其中your_script.py是包含上述代码的Python脚本的名称。
实际应用
在实际开发中，性能测试是一个重要的环节。通过timeit和memory_profiler，我们可以更准确地了解代码的执行效率和内存使用情况，这对于优化代码性能至关重要。
本期的小琳Python课堂就到这里，希望对性能测试有了更深的理解！下次见！👋
