Python 微秒计时
在程序开发和性能优化过程中，经常需要对代码的运行时间进行精确测量。Python提供了一个内置的模块timeit来实现对代码执行时间的计时。timeit模块可以精确到微秒级别，非常适用于性能调优和算法比较。
timeit模块简介
Python的timeit模块是一个用于测量代码执行时间的工具。它提供了一个Timer类，可以在一个独立的命名空间中执行语句或函数，并返回测量结果。
以下是timeit模块的基本用法：
import timeit
# 测量代码执行时间
result = timeit.timeit(stmt='code_to_be_timed', number=iterations)
# 输出结果
print(f"Execution time: {result} seconds")
其中，stmt参数是要执行的代码字符串或函数调用，number参数是执行代码的次数。timeit模块会自动计算这些次数的平均执行时间。
下面我们来看一个具体的例子，测量一个简单的for循环的执行时间：
import timeit
# 定义要测量的代码
stmt = '''
total = 0
for i in range(1000000):
total += i
'''
# 测量代码执行时间
result = timeit.timeit(stmt=stmt, number=10)
# 输出结果
print(f"Execution time: {result} seconds")
上述代码中，我们定义了一个简单的for循环，对一个范围内的数字进行累加。通过timeit.timeit函数，我们测量了这段代码的执行时间，并输出结果。
常见用法
测量函数的执行时间
除了直接测量代码块的执行时间，timeit模块还可以测量函数的执行时间。下面是一个示例，测量一个递归函数的执行时间：
import timeit
# 定义要测量的函数
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
# 测量函数执行时间
result = timeit.timeit(lambda: fibonacci(20), number=1)
# 输出结果
print(f"Execution time: {result} seconds")
上述代码中，我们定义了一个递归函数fibonacci，用于计算斐波那契数列的第n项。通过timeit.timeit函数，我们测量了该函数在计算第20项时的执行时间，并输出结果。
通过命令行运行
除了作为模块导入使用，timeit模块还可以通过命令行运行。使用-s参数可以指定要导入的模块或要定义的变量，-n参数指定执行代码的次数，-r参数指定重复运行的次数。
以下是一个通过命令行运行timeit的示例：
$ python -m timeit -s "import math" "math.sqrt(2)"
上述命令中，我们通过-s参数导入了math模块，然后测量了math.sqrt(2)语句的执行时间。
使用注意事项
使用timeit模块进行代码计时时需要注意以下几点：
- 要确保测量的代码是独立的，不受外部环境的影响。可以在
timeit的命名空间中定义所有需要的变量和函数。 - 为了提高测量的准确性，可以将
number参数设置较大，执行多次取平均值。 timeit模块的计时精度可以达到微秒级别，但实际执行时间可能受到系统负载和其他进程的影响。
总结
Python的timeit模块是一个方便易用的计时工具，可以帮助我们测量代码的执行时间。通过测量代码执行时间，我们可以评估代码的效率，进而进行性能优化和算法比较。在使用timeit模块时，需要确保代码独立性和准确性，并
