为什么 json.loads 比 ast.literal_eval 快一个数量级?
在回答关于如何解析包含浮点数组的文本文件的问题后，我运行了以下基准测试: 导入时间随机导入line = [random.random() for x in range(1000)]n = 10000json_setup = 'line = "{}";导入 json'.format(line)json_work = 'json.loads(line)'json_time = timeit.time
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有没有什么简单的方法可以对 Python 脚本进行基准测试?
通常我使用 shell 命令 time.我的目的是测试数据是小集、中集、大集还是超大集，会占用多少时间和内存. 是否有任何适用于 Linux 或仅 Python 的工具来执行此操作? 解决方案 看看 timeit、python 分析器 和 pycallgraph.还要确保查看 评论下面由 nikicc 提到“SnakeViz".它为您提供了另一个有用的分析数据可视化. 时间
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SQLite 性能基准测试——为什么 :memory: 这么慢……只有磁盘的 1.5 倍?
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