Inconsistencia entre% time y% timeit en IPython

Question

Me enfrento a una situación extraña que no puedo explicar. Aquí está mi prueba de tiempo la generación de una gran lista de tuplas:

In [1]: def get_list_of_tuples(): 
    ...:  return [(i,) for i in range(10**6)] 
    ...: 

In [2]: %time res = get_list_of_tuples() 
CPU times: user 0.93 s, sys: 0.08 s, total: 1.01 s 
Wall time: 0.98 s 

In [3]: %timeit res = get_list_of_tuples() 
1 loops, best of 3: 92.1 ms per loop 

Como se puede ver, la generación de esta larga lista de tuplas toma justo debajo de un segundo. timeit informa que el tiempo de ejecución es de alrededor de 0.1 segundo. ¿Por qué hay una gran diferencia en los dos informes?

(Probado en IPython 0,11, Python 2.6.5.)

Answer 1

La principal diferencia se debe a que "by default, timeit() temporarily turns off garbage collection during the timing".

Pasando los rendimientos de recolección de basura resultados similares a la mostrada en la cuestión, es decir, el momento de la ejecución con la recolección de basura es de magnitud más grande que el que no tiene:

In [1]: import timeit 

# Garbage collection on. 
In [2]: N = 10; timeit.timeit('[(i,) for i in range(10**6)]', 'gc.enable()', number=N)/N 
Out[2]: 0.74884700775146484 
# 749 ms per loop. 

# Garbage collection off. 
In [3]: N = 10; timeit.timeit('[(i,) for i in range(10**6)]', number=N)/N 
Out[3]: 0.15906109809875488 
# 159 ms per loop. 

Answer 2

Benoit,

Si uso de Python 2.6.6 y 0.10 IPython luego veo respuestas similares a la suya. Al utilizar Python 2.7.1 y 0.10.1 IPython que conseguir algo más sensato: tiempo

% ipython 
Python 2.7.1 (r271:86832, Nov 3 2011, 16:23:57) 
Type "copyright", "credits" or "license" for more information. 

IPython 0.10.1 -- An enhanced Interactive Python. 

In [1]: def get_list_of_tuples(): 
    ...:  return [(i,) for i in range(10**6)] 
    ...: 

In [2]: %time res = get_list_of_tuples() 
CPU times: user 0.25 s, sys: 0.10 s, total: 0.35 s 
Wall time: 0.35 s 

In [3]: %timeit res = get_list_of_tuples() 
1 loops, best of 3: 215 ms per loop 

Answer 3

% - instrucción se ejecuta sólo una vez, y tienen un error de medición

% timeit - ejecuta la instrucción pocas veces, y más choses tiempo exacto.

Ver Python timeit module documentation para algunas explicaciones