Python %timeit测试针对类似命令的可变循环数运行

假设有这样一个数据

In [51]: data = list(range(10**6))                                                                              

In [53]: data[-1]                                                                                               
Out[53]: 999999

实证检验

In [54]: %timeit 999999 in data                                                                                 
13.8 ms ± 256 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [55]: %timeit 5 in data                                                                                      
170 ns ± 55.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

对于9999999的100个循环，我非常困惑，但是对于5个循环，10000000个循环

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这两种情况下的循环是否应该相同？

timeit

尝试为您估计循环的数量。如文件中所述：

如果未给出-n，则通过尝试计算适当数量的循环 连续10次幂，直到总时间至少为0.2秒

如果要手动定义循环数，请使用

number

：

import timeit    
timeit.timeit('999999 in range(10**6)', number=10000)

---

或者从命令行界面，在

python-m timeit[-N][statement…]中定义
N
使用
%timeit
和
ipython
，模块将根据脚本所用的时间限制重复次数，以便不必在不合理的时间内循环。由于数据中的
5
比数据中的
9999999花费的时间要少得多，因此对于第一种情况，它能够循环多次

您可以使用
-n
标志明确设置重复次数：

%timeit -n 5 999999 in data
16.3 ms ± 259 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 5 loops each)

查看以下内容：

选项：-n：在循环中执行给定的语句次数。如果未提供，则确定，以获得足够的精度

因为根据时间安排，如果第一次测试运行10000000次，则需要38小时。