Niepokazane w książce. Poniżej kilka testów prędkości dla wersji kodu znajdującego najmniejszą wartość z użyciem narzędzi z rozdziału 21.:


>>> min(timeit.repeat(setup='from mins import min1; x = list(range(1000))', stmt='min1(*x)', repeat=10, number=1000))
0.0196071220561862
>>> 
>>> min(timeit.repeat(setup='from mins import min2; x = list(range(1000))', stmt='min2(*x)', repeat=10, number=1000))
0.017730026971548796
>>> 
>>> min(timeit.repeat(setup='from mins import min3; x = list(range(1000))', stmt='min3(*x)', repeat=10, number=1000))
0.008913148660212755
>>> 
>>> min(timeit.repeat(setup='from mins import min4; x = list(range(1000))', stmt='min4(*x)', repeat=10, number=1000))
0.008982725907117128


Dla lepszego porównania, zmienimy kolejność argumentów na losową (choć wydaję się, że przez to czas działania się wydłużył):


>>> min(timeit.repeat(setup='from mins import min1; x = list(range(1000)); import random; random.shuffle(x)', stmt='min1(*x)', repeat=10, number=1000))
0.02311610197648406
>>> 
>>> min(timeit.repeat(setup='from mins import min2; x = list(range(1000)); import random; random.shuffle(x)', stmt='min2(*x)', repeat=10, number=1000))
0.020611628890037537
>>> 
>>> min(timeit.repeat(setup='from mins import min3; x = list(range(1000)); import random; random.shuffle(x)', stmt='min3(*x)', repeat=10, number=1000))
0.0777038000524044
>>> 
>>> min(timeit.repeat(setup='from mins import min4; x = list(range(1000)); import random; random.shuffle(x)', stmt='min4(*x)', repeat=10, number=1000))
0.07786580640822649
