为什么Python循环在内部计时比在外部计时快？

我对我的函数进行计时，以确定高执行时间的来源，并注意到循环内的累积时间远低于循环本身的时间

我使用一个全局变量Node.sstats来存储累积时间，即在每次迭代中，存储总时间的变量都会增加

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我简化了我的代码，但我不相信它改变了问题。I循环计时（t3-t2）以及循环内的累积时间（t5-t4）。t3-t2的时间比t5-t4大10倍。因此，循环时间远大于循环内容的累积时间。我还检查了全局变量Node.ksstats（t5b-t5）的更新时间与总循环时间相比并不显著（你最好使用Pyloton分析工具，而不是尝试使用你自己的工具。我知道分析工具，但我仍然不了解导致这种情况的潜在机制。你可以尝试

time.monotonic（）

而不是

time.time（）

看看它是否改变了什么？这对我来说没有任何改变。有没有可能

d

大约是10？

t2 = time.time()
for a in range(0, d):
    t4 = time.time()
    
    t6 = time.time()
    kurt[a], moments[a] = ik.incr_kurtosis(X[:,a], moments[a])
    t7 = time.time()
      
    Node.ksstats[2] += (t7- t6)
    kurt[a] = log(kurt[a] + 1)
    summ += kurt[a]
   
    # measure the cumulative time of the loop contents         
    t5 = time.time()
    Node.ksstats[3] += (t5-t4)
    # measure cumulative time to update ksstats variable

    t5b= time.time()
    Node.ksstats[5] += (t5b-t5)

# time entire for loop
t3 = time.time()
Node.ksstats[4] += (t3 - t2)