测试软件代码效率的方法包括以下几种：
基准测试（Benchmarking）
基准测试是评估代码性能的常见方法，通过多次运行代码并记录运行时间或其他指标来比较不同实现之间的性能差异。
在Git中，可以使用内置工具如`git-bench-commit-graph`进行基准测试。
性能分析工具（Profiler）
Profiler能够跟踪应用程序运行时的性能瓶颈，显示代码中消耗时间和资源最多的部分。
在Git中，可以使用`perf`或`gperftools`等性能分析工具来定位性能问题。
代码审查（Code Review）
代码审查通过仔细检查代码来发现可能存在的性能问题，如重复计算、低效算法或不必要的内存分配。
可以使用不同的审查工具或技术，根据具体场景和需求进行。
测试数据集（Test Data Set）
使用不同大小、不同类型的数据集来评估代码性能，观察代码在不同负载下的表现。
这对于评估Git在不同规模工程项目中的性能非常有用。
并发测试（Concurrency Testing）
对于需要处理大量并发请求的代码，进行并发测试非常重要。
通过模拟多个并发请求，观察代码在多线程或多用户环境下的运行情况，发现潜在的并发性能问题。
使用`time`模块
Python的`time`模块可以用于测量代码片段的执行时间。
通过记录代码执行前后的时间戳并计算差值，得到代码的执行时间。
使用`timeit`模块
`timeit`模块是专门为测量小段代码的执行时间而设计的，提供简单有效的方式来进行代码性能测试。
测试驱动开发（TDD）
先编写测试用例，再编写能够通过测试的代码，保证代码的可测试性和稳定性。
自动化测试
使用自动化测试工具快速执行测试用例，降低人为出错风险，提高测试效率。
测试覆盖率分析
使用测试覆盖率分析工具评估测试用例覆盖到的代码比例，帮助识别测试不足的地方。
持续集成（CI）
通过自动化测试和构建来保证代码质量，CI工具如Jenkins、Travis CI可以在代码提交后立即运行测试。
代码度量工具
使用代码度量工具自动化评估代码质量，检测代码复杂度、重复率、潜在错误等，常用工具有SonarQube、PMD等。
性能测试
使用自动化测试工具或代码手段模拟正常或峰值负载访问被测系统，观察系统各项性能指标是否达标。
性能测试分为基于代码的性能测试、基于协议的性能测试以及客户端和服务端的性能测试等类别。
建议根据具体项目需求和开发阶段选择合适的测试方法，以确保代码效率得到全面评估和优化。