
輸入はtimeit


デフT1（）：
    L = []
    レンジ（10000）のIのための：
        L = L + [I]


デフT2（）：
    L = []
    レンジ（10000）のIのための：
        l.append（I）


デフT3（）：
    L = [I iに対して範囲内（10000）]


デフT4（）：
    L =リスト（範囲（10000））


デフT5（）：
    L = []
    レンジ（10000）のIのための：
        l.insert（0、I）


timeit輸入タイマーから

タイマ1 =タイマ（ "T1（）"、 "__main__インポートt1から"）
タイマ2 =タイマー（ "T2（）"、 "__main__インポートt2から"）
タイマ3 =タイマ（ "T3（）"、 "__main__インポートt3から"）
タイマ4 =タイマ（ "T4（）"、 "__main__インポートt4から"）
timer5 =タイマ（ "T5（）"、 "__main__インポートt5から"）

プリント（ "拼接"、timer1.timeit（番号= 100）、 "秒"）
印刷（ "テール挿入"、timer2.timeit（番号= 100）、 "秒"）
印刷（ "ヘッダー挿入"、timer5.timeit（番号= 100）、 "秒"）
印刷（ "式のリスト"、timer3.timeit（番号= 100）、 "秒"）
印刷（ "リスト生成"、timer4.timeit（番号= 100）、 "秒"）

　　結果

13.677228502秒スプライス
テール0.10198352399999955秒挿入
ヘッド挿入2.405467333999999秒
秒に式0.04342989099999883リスト
リストの生成を0.029161853999998044秒

　　結論

　　結果から、添加元素効率が先端から後端からよりもはるかに高い追加し、追加の要素を挿入します

　　リストに（範囲を（））を使用し、他のはるかに高いよりも予想外の効率を生成！！！ショック！

組み込み関数のリストの複雑さ

注：kは変化値であり、このようなスライスkとして= YX

辞書の複雑な関数を構築しました：

彼は加えました：

timeitモジュール

timeitモジュールは小さなPythonコードの実行速度をテストするために使用することができます。

クラスtimeit.Timer（STMT = 'パス'、セットアップ= 'パス'、タイマー= <タイマ機能>）

タイマーは、コード実行のスピードクラスの小片の尺度です。
STMTパラメータは、テストするコード声明（なステートメント）です。
コードセットを実行するときに、セットアップパラメータが必要です。
タイマーパラメータは、タイマー機能、およびプラットフォームに依存しています。

timeit.Timer.timeit（番号= 1000000）

オブジェクトの実行速度の方法は、Timerクラスステートメントをテストしました。テストコードは、デフォルトは1,000,000であるときnumber引数は、テストの数です。時間のかかるリターンコード、秒フロートの種類を行う方法。

パフォーマンステストデータ構造パイソン