import time

# 创建一个大列表用于测试
large_list = list(range(1000000))

# 记录开始时间
start_time = time.time()

# 执行列表操作 - 列表推导式
squared_list = [x**2 for x in large_list]

# 记录结束时间
end_time = time.time()

# 计算耗时
elapsed_time = end_time - start_time
print(f"列表推导式计算耗时: {elapsed_time:.6f} 秒")

time模块使用要点：

• time.time()：返回当前时间的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）
• 适用于测量较长时间的代码块（>0.1秒）
• 精度受系统时钟限制
• 简单易用，适合快速测试

import timeit

# 测试列表追加操作的性能
def test_append():
    lst = []
    for i in range(10000):
        lst.append(i)

# 测试列表连接操作的性能
def test_concat():
    lst = []
    for i in range(10000):
        lst = lst + [i]

# 测量执行时间
append_time = timeit.timeit(test_append, number=1000)
concat_time = timeit.timeit(test_concat, number=1000)

print(f"追加方法平均耗时: {append_time:.6f} 秒")
print(f"连接方法平均耗时: {concat_time:.6f} 秒")
print(f"追加方法比连接方法快 {concat_time/append_time:.1f} 倍")

timeit模块优势：

• 自动多次执行代码以减少误差
• 禁用垃圾收集以获得更一致的结果
• 提供精确到微秒的计时
• 可通过命令行或代码使用