另一个简单的timeit例子:

def your_function_to_test():
   # do some stuff...

time_to_run_100_times = timeit.timeit(lambda: your_function_to_test, number=100)

如果您正在分析代码，并且可以使用IPython，那么它有一个神奇的函数%timeit。

%%timeit操作在单元格上。

In [2]: %timeit cos(3.14)
10000000 loops, best of 3: 160 ns per loop

In [3]: %%timeit
   ...: cos(3.14)
   ...: x = 2 + 3
   ...: 
10000000 loops, best of 3: 196 ns per loop

这里有一个简单的包装史蒂文的答案。这个函数不做重复运行/平均，只是节省了你不得不重复计时代码无处不在:)

'''function which prints the wall time it takes to execute the given command'''
def time_func(func, *args): #*args can take 0 or more 
  import time
  start_time = time.time()
  func(*args)
  end_time = time.time()
  print("it took this long to run: {}".format(end_time-start_time))

另一个简单的timeit例子:

def your_function_to_test():
   # do some stuff...

time_to_run_100_times = timeit.timeit(lambda: your_function_to_test, number=100)

撇开时间不提，您所显示的代码完全不正确:执行100个连接(完全忽略除最后一个连接外的所有连接)，然后在执行第一个执行调用时，向它传递一个局部变量query_stmt，该变量仅在执行调用之后才初始化。

首先，让你的代码正确，不要担心时间:即一个函数建立或接收一个连接，并在该连接上执行100或500或任意数量的更新，然后关闭连接。一旦您的代码正常工作，就应该考虑在它上使用timeit !

具体来说，如果你想计时的函数是一个叫做foobar的无参数函数，你可以使用timeit。Timeit(2.6或更高版本——2.5和之前版本更复杂):

timeit.timeit('foobar()', number=1000)

从3.5开始，globals形参使得timeit可以直接用于带形参的函数:

timeit.timeit('foobar(x,y)', number=1000, globals = globals())

您最好指定运行次数，因为对于您的用例来说，默认的100万可能太高了(导致在这段代码中花费大量时间;-)。

如何使用timeit为函数计时:

import timeit

def time_this():
    return 'a' + 'b'

timeit.timeit(time_this, number=1000)

它返回运行time_this() 1000次所花费的时间(以秒为单位)。