简单点说，pytest-benchmark就是一个专门帮你测代码性能的神器，特别是跟pytest这个测试框架结合得特别紧密。你写个测试，用它跑一跑，它就会帮你测出那段代码的“跑得快不快”，还能帮你比较不同版本的代码哪个更高效。

它的核心作用就是：帮你搞定代码的“性能基准”，让你不用自己手动写各种计时、统计的代码，省事又靠谱。

比如，你写了个函数，想知道它执行速度是不是够快，或者你优化了代码后，性能提升了多少。这个时候，pytest-benchmark就会帮你搞定，自动跑多个轮次，统计平均值、最大值、最小值，甚至还能生成漂亮的图表，让你一目了然。

它解决的那些痛点，真心强大！

你是不是遇到过：

• • 性能测试繁琐？
  自己写计时，容易出错，还得自己统计数据，费时费力。
• • 难以比较版本？
  改了代码，不知道优化效果到底达到了没有，或者优化后反而变慢了。
• • 性能趋势难把握？
  只跑一次性能测试，结果不稳定，难以判断到底是不是“真提升”。
• • 多函数性能比较麻烦？
  一个个跑还挺累，要是想同时测试多个函数，代码量会爆炸。
• 
  

pytest-benchmark帮你解决了这几个问题：

• • 自动化、多轮次：它会自动跑多轮，统计出平均值、标准差，帮你看得更准。
• • 方便比较：支持“对比模式”，不用自己硬算差异，直接一键看变化。
• • 图表直观：还能生成直方图、折线图，性能变化一目了然。
• • 支持参数化：可以一次性测多个函数，省去重复工作。

这些，特别适合在写性能敏感代码或者需要持续优化的场景中用。

用起来简单，效果炸裂！

要用它，先装个包：

pip install pytest-benchmark

然后，写个测试，像这样：

def test_my_func(benchmark):
    def some_heavy_task():
        # 模拟一个耗时操作
        import time
        time.sleep(0.001)
        return 42

    result = benchmark(some_heavy_task)
    assert result == 42

只要跑：

pytest

它就会帮你跑好多轮（默认几十轮），然后给你一个详细的性能报告。

如果你想跑多个函数，写多几个测试就好了，还可以用参数化，让测试变得更灵活。

比如：

def test_sleep(benchmark):
    benchmark(time.sleep, 0.02)

或者：

def test_sleep_kw(benchmark):
    benchmark(time.sleep, duration=0.02)

还可以用pedantic()，进行更细致的控制，比如指定轮次、设置初始化代码：

def test_with_setup(benchmark):
    def setup():
        # 这里可以准备一些环境
        pass

    benchmark.pedantic(some_func, setup=setup, iterations=10, rounds=50)

是不是很方便？

优缺点大揭秘！

优点：

• • 简单易用：只需要几行代码，就能搞定性能测试。
• • 强大的统计能力：自动跑多轮，统计平均、标准差、最大最小值。
• • 多样的输出形式：支持直方图、折线图、对比模式，结果一目了然。
• • 良好的集成性：和pytest完美结合，测试流程一体化。
• • 开源免费：BSD 2-Clause License，随时可以用，自己也可以贡献。

缺点：

• • 只针对单个函数：不能直接测一段代码块或整个程序，必须写成函数。
• • 不适合微秒级别的超高速代码：极快的代码（比如几纳秒的操作）可能测不准，毕竟测时间有误差。
• • 需要了解pytest：如果你对pytest还不熟，可能会觉得上手慢一点。

总结一句，这货就是专门帮你“量化”代码性能的好帮手，特别适合持续优化、性能调优的开发者。

总结：值得入手的性能利器！

总的来说，pytest-benchmark是真的能帮你省不少事儿，从繁琐的手动计时变成一键自动跑多轮，从模糊的“快慢”变得“数据说话”。

如果你在写性能敏感的代码，或者想把性能作为日常开发的一部分，它绝对值得一试。性能优化，不再是“感觉快一点”那么简单，而是有数据、有图表、有对比，科学又直观。

而且，它的使用门槛也不高，配合pytest，几乎不用额外学什么复杂的东西，就能提升你的性能调优水平。

所以，别犹豫啦！试试看，让你的代码跑得更快、性能更稳！

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