在Swift中，我使用:

在我的Macros.swift中，我刚刚添加了

var startTime = NSDate()
func TICK(){ startTime =  NSDate() }
func TOCK(function: String = __FUNCTION__, file: String = __FILE__, line: Int = __LINE__){
    println("\(function) Time: \(startTime.timeIntervalSinceNow)\nLine:\(line) File: \(file)")
}

你现在可以在任何地方打电话

TICK()

// your code to be tracked

TOCK()

斯威夫特5.0

   var startTime = NSDate()
func TICK(){ startTime =  NSDate() }
func TOCK(function: String = #function, file: String = #file, line: Int = #line){
    print("\(function) Time: \(startTime.timeIntervalSinceNow)\nLine:\(line) File: \(file)")
}

这段代码是基于Ron的代码翻译成Swift的，他有功劳 我在全球范围内使用开始日期，任何改进建议都是欢迎的

struct TIME {

    static var ti = mach_timebase_info()
    static var k: Double = 1
    static var mach_stamp: Double {

        if ti.denom == 0 {
            mach_timebase_info(&ti)
            k = Double(ti.numer) / Double(ti.denom) * 1e-6
        }
        return Double(mach_absolute_time()) * k
    }
    static var stamp: Double { return NSDate.timeIntervalSinceReferenceDate() * 1000 }
}

do {
    let mach_start = TIME.mach_stamp
    usleep(200000)
    let mach_diff = TIME.mach_stamp - mach_start

    let start = TIME.stamp
    usleep(200000)
    let diff = TIME.stamp - start

    print(mach_diff, diff)
}

好吧，如果你的目标是找出你可以修复什么使它更快，那是一个有点不同的目标。测量函数所花费的时间是一种很好的方法，可以发现您所做的事情是否产生了影响，但要找出该做什么，您需要一种不同的技术。这就是我的建议，我知道你可以在iphone上这么做。

编辑:审稿人建议我详细说明答案，所以我想用一种简单的方式来解释。 你的整个程序需要足够的时钟时间来打扰你。假设这是N秒。 你假设你可以加速它。唯一的方法就是让它在这段时间内不做它正在做的事情，占m秒。 你一开始并不知道这个东西是什么。您可以像所有程序员一样猜测，但它很容易是其他东西。不管是什么，下面是找到它的方法:

因为那个东西，不管它是什么，占了m/N的时间，这意味着如果你随机暂停它，你在它做那件事的时候抓住它的概率是m/N。当然，它可能在做其他事情，但暂停它，看看它在做什么。 现在再做一次。如果你看到它再次做同样的事情，你就更可疑了。

做10次，或者20次。现在，如果你看到它在多次暂停中做一些特定的事情(不管你怎么描述它)，你可以摆脱，你知道两件事。你大概知道需要花多少时间，但你很清楚要修复什么。 如果你还想知道能节省多少时间，那很简单。之前测量，修正，之后测量。如果你真的很失望，那就退出修复。

你知道这和测量有什么不同吗?这是发现，而不是测量。大多数分析都是基于尽可能精确地测量所花费的时间，就好像这很重要一样，并明确需要解决的问题。剖析并不能找到所有的问题，但是这种方法确实能找到所有的问题，而那些你没有找到的问题对你造成了伤害。

一个在Swift 4中使用mach_absolute_time()的细粒度计时的例子:

let start = mach_absolute_time()

// do something

let elapsedMTU = mach_absolute_time() - start
var timebase = mach_timebase_info()
if mach_timebase_info(&timebase) == 0 {
    let elapsed = Double(elapsedMTU) * Double(timebase.numer) / Double(timebase.denom)
    print("render took \(elapsed)")
}
else {
    print("timebase error")
}

我用这个:

clock_t start, end;
double elapsed;
start = clock();

//Start code to time

//End code to time

end = clock();
elapsed = ((double) (end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;
NSLog(@"Time: %f",elapsed);

但我不确定iPhone上的CLOCKS_PER_SEC。你还是别打了吧。

对于OS X上的细粒度计时，您应该使用在<mach/mach_time.h>中声明的mach_absolute_time():

#include <mach/mach_time.h>
#include <stdint.h>

// Do some stuff to setup for timing
const uint64_t startTime = mach_absolute_time();
// Do some stuff that you want to time
const uint64_t endTime = mach_absolute_time();

// Time elapsed in Mach time units.
const uint64_t elapsedMTU = endTime - startTime;

// Get information for converting from MTU to nanoseconds
mach_timebase_info_data_t info;
if (mach_timebase_info(&info))
   handleErrorConditionIfYoureBeingCareful();

// Get elapsed time in nanoseconds:
const double elapsedNS = (double)elapsedMTU * (double)info.numer / (double)info.denom;

当然，关于细粒度度量的通常警告也适用;您可能最好多次调用测试中的例程，并求平均值/取最小值/一些其他形式的处理。

此外，请注意，您可能会发现使用Shark等工具对应用程序运行进行概要分析更有用。这不会为您提供确切的时间信息，但它会告诉您应用程序的时间在哪里花费了多少百分比，这通常更有用(但并不总是如此)。