PyPy显示不准确的基准测试结果？(PyPy displaying inaccurate bench

我工作的项目欧拉，并想知道如果我可以使用PyPy加快我的解决方案。但是，我发现结果非常令人失望，因为它花了更多的时间来计算。

d:\projeuler>pypy problem204.py
3462.08630405 mseconds

d:\projeuler>python problem204.py
1823.91602542 mseconds

由于mseconds输出使用python的计算time的模块，所以我跑再次使用内置基准命令。

d:\projeuler>pypy -mtimeit -s "import problem204" "problem204._main()"
10 loops, best of 3: 465 msec per loop

d:\projeuler>python -mtimeit -s "import problem204" "problem204._main()"
10 loops, best of 3: 1.87 sec per loop

PyPy报告说，它花了大约半秒完成运行。不过，我试图运行pypy problem204几次和输出从来没有，甚至接近基准0.5秒。不像pypy，python的mtimeit结果与产出相一致。是pypy给我准确的基准，或者是有一些神奇的，我不明白？

需要注意的是timeit

（在你的案件10）运行在声明几次，
这是否数次（3默认情况下），并给出了最低的那个，原因文档中列出。

这取决于你的代码，但它是完全可能的JIT编译器是造成这种混乱的结果。使用timeit基准时的JIT预热系统开销每次推出的新pypy处理时间，但只有一次（因为一个运行_main多次在同一个进程）。此外，如果运行经常，当它不是编译代码的某些部分_main运行一次，但是当它只能运行，也就是说，三次，随后的运行中也将更快，从而进一步消除从第一个最好的结果（即一个用于运行pypy problem204.py一次）。

该timeit结果是正确的，因为它（大致）相匹配的代码将如何快速在最好的情况下-暖机的JIT编译器，很少失去了CPU到其他程序，等你的问题是，你想知道的东西不同-包括JIT预热时间。