timeit是Python的一个模块，用于测量小段Python代码的执行速度，它可以用来比较不同代码实现的性能，或者测试优化后的代码是否提高了性能。
基本用法如下：
1、导入timeit模块
“`python
import timeit
“`
2、编写要测试的代码片段，将其放在一个字符串中，并使用timeit.timeit()函数进行测试。
“`python
code_to_test = ”’
def my_function():
return sum(range(100))
result = my_function()
print(result)
”’
“`
3、使用timeit.timeit()函数测试代码片段的执行时间，单位为秒。
“`python
execution_time = timeit.timeit(code_to_test, number=1000)
print("执行时间：", execution_time, "秒")
“`
4、number参数表示要执行代码的次数，默认值为1，通过增加number的值，可以提高测试结果的准确性，如果number值过大，可能会导致程序运行时间过长。
5、timeit模块还提供了其他一些高级功能，如：设置计时器精度、忽略异常等，具体用法可以参考官方文档：https://docs.python.org/3/library/timeit.html
timeit 是 Python 的一个模块，用于测量小段代码的执行时间，下面是一个关于timeit 模块基本用法的介绍：
| 用法分类 | 代码示例 | 说明 |
| 直接使用 | timeit.timeit('expression', 'setup code', number=1000000) | 测量expression 表达式的执行时间，执行前先运行setup code，重复执行number 次 |
| 传递函数 | timeit.timeit(lambda: function_to_time(), number=1000000) | 测量函数function_to_time 的执行时间，重复执行number 次 |
使用Timer 对象 | t = timeit.Timer('expression', 'setup code') | 创建一个Timer 对象，然后调用其timeit 方法来测量执行时间 |
| 重复测量多次 | timeit.repeat('expression', 'setup code', number=1000000, repeat=3) | 重复整个测试repeat 次，每次执行number 次，返回一个包含每次测试时间的列表 |
| 单次运行时间 | timeit.timeit('expression', 'setup code', number=1) | 只执行一次表达式，用于测量单次运行时间 |
| 传递参数 | timeit.timeit stmt='func(a, b)', setup='from __main__ import func, a, b', number=1000) | 测量func 函数带有参数a 和b 的执行时间 |
| 使用装饰器 | @timeit.timeit(number=1000) | 通过装饰器来测量一个函数的执行时间，需要导入timeit 模块的timeit 函数 |
请注意，timeit 默认会执行代码片段 1000000 次（取决于number 参数），以便得到一个稳定且可靠的测量结果，在实际应用中，应该选择足够大的number 值来确保时间的准确性。setup code 部分用于执行测试前所需的任何代码，如函数导入、变量初始化等。
在实际使用时，根据具体需求选择适当的用法是非常重要的，对于非常短暂的代码片段，timeit 可以提供精确到微秒级的测量结果。
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