要使用该模块比较您自己的函数（例如insertion_sort和）的性能，您需要遵循以下步骤：tim_sort``timeit

1. 定义您的功能：确保您已定义您的insertion_sort功能tim_sort。
2. 创建设置代码：此设置代码将导入必要的功能并生成您想要排序的数据。
3. 使用timeit.timeit()：使用timeit.timeit()您想要计时的代码和设置代码进行呼叫。

以下是一个例子：

Python复制代码import timeit

# Define your sorting functions
def insertion_sort(arr):
    for i in range(1, len(arr)):
        key = arr[i]
        j = i - 1
        while j >= 0 and key < arr[j]:
            arr[j + 1] = arr[j]
            j -= 1
        arr[j + 1] = key
    return arr

def tim_sort(arr):
    return sorted(arr)  # Using Python's built-in Timsort

# Create the setup code
setup_code = """
from __main__ import insertion_sort, tim_sort
import random
arr = [random.randint(0, 1000) for _ in range(1000)]
"""

# Create the test code for insertion_sort
insertion_sort_code = """
arr_copy = arr[:]
insertion_sort(arr_copy)
"""

# Create the test code for tim_sort
tim_sort_code = """
arr_copy = arr[:]
tim_sort(arr_copy)
"""

# Use timeit to measure the performance
insertion_sort_time = timeit.timeit(stmt=insertion_sort_code, setup=setup_code, number=100)
tim_sort_time = timeit.timeit(stmt=tim_sort_code, setup=setup_code, number=100)

print(f"Insertion Sort Time: {insertion_sort_time}")
print(f"Tim Sort Time: {tim_sort_time}")

解释：

1. 设置代码：
2. from __main__ import insertion_sort, tim_sort：从主脚本导入排序函数。
3. import random：导入random模块。
4. arr = [random.randint(0, 1000) for _ in range(1000)]：生成 0 到 1000 之间的 1000 个整数的随机列表。
5. 测试代码：
6. arr_copy = arr[:]：创建数组的副本以确保原始数组不会被修改。
7. insertion_sort(arr_copy)：insertion_sort使用复制的数组调用函数。
8. tim_sort(arr_copy)：tim_sort使用复制的数组调用函数。
9. 时间：
10. timeit.timeit()：多次执行提供的代码（number=100）并测量所花费的总时间。

insertion_sort通过运行此脚本，您可以比较和函数的性能。根据您的性能要求，根据需要tim_sort调整列表的大小和迭代次数（参数）。number