如何使用Python Timeit提升代码速度100倍?

　　Python是一门功能强大的编程语言，被广泛应用于各种领域的开发中。然而，在处理大量数据或者复杂计算时，有时候我们的代码可能会运行得比较慢。在这种情况下，我们可以使用Python提供的Timeit模块来优化我们的代码，以提升代码的执行速度。本文将介绍如何使用Python Timeit提升代码速度100倍。

　　使用Timeit模块测量代码执行时间

　　首先，我们需要了解如何使用Timeit模块来测量一段代码的执行时间。Timeit提供了一个Timer类，我们可以通过该类的对象来测量代码的执行时间。下面是一个简单的示例：

　　import timeit

　　def my_function():

　　# 要测量执行时间的代码

　　my_timer = timeit.Timer('my_function()', globals=globals())

　　execution_time = my_timer.timeit(number=1000)

　　print(execution_time)

　　在上面的代码中，我们首先定义了一个名为my_function的函数，它是我们想要测量时间的代码。然后，我们创建了一个Timer对象，并将my_function作为参数传递给它。最后，我们使用timeit()方法来测量代码执行时间，number参数表示要执行的次数。

　　使用Timeit模块找出代码效率低下的原因

　　接下来，我们可以使用Timeit模块帮助我们找出代码中效率低下的部分。Timeit提供了一种简单的方式，通过比较两种不同的代码实现来找出效率低下的部分。下面是一个示例：

　　import timeit

　　def my_function1():

　　# 第一种实现

　　def my_function2():

　　# 第二种实现

　　my_timer = timeit.Timer('my_function1()', globals=globals())

　　execution_time1 = my_timer.timeit(number=1000)

　　my_timer = timeit.Timer('my_function2()', globals=globals())

　　execution_time2 = my_timer.timeit(number=1000)

　　print(execution_time1)

　　print(execution_time2)

　　在上面的代码中，我们定义了两个不同的函数my_function1和my_function2，分别代表两种不同的代码实现。然后，我们使用Timer对象分别测量这两种代码实现的执行时间。最后，我们可以比较两个执行时间来判断哪种实现更高效。

　　对代码进行优化

　　一旦我们找出了效率低下的代码部分，就可以对代码进行优化，以提升代码的执行速度。有以下几种常见的优化方式：

　　1. 减少不必要的计算量：在代码中，有时候会存在一些不必要的计算，可以通过合理地设计算法来避免这些不必要的计算。

　　2. 使用适当的数据结构：选择适合问题的数据结构可以显著提升代码的执行效率。

　　3. 使用内置函数和方法：Python提供了许多内置函数和方法，这些函数和方法经过了高度优化，通常比自己实现的方法更有效率。

　　4. 并行计算：对于可以并行计算的问题，使用多线程或多进程可以提升代码的执行速度。

　　总结

　　Python Timeit模块是一个非常有用的工具，可以帮助我们测量代码的执行时间、找出代码效率低下的原因，并对代码进行优化。通过合理地使用Timeit模块，我们可以大大提升代码的执行速度，进而提高程序的性能。不过需要记住，在优化代码之前，要先确保代码的正确性，以免引入潜在的错误。