我想测量执行一个函数所花费的时间。我没时间工作：
import timeit
start = timeit.timeit()
print("hello")
end = timeit.timeit()
print(end - start)
当前回答
（仅使用Ipython）您可以使用%timeit来测量平均处理时间：
def foo():
print "hello"
然后：
%timeit foo()
结果如下：
10000 loops, best of 3: 27 µs per loop
其他回答
（仅使用Ipython）您可以使用%timeit来测量平均处理时间：
def foo():
print "hello"
然后：
%timeit foo()
结果如下：
10000 loops, best of 3: 27 µs per loop
如果您想方便地对函数计时，可以使用一个简单的修饰符：
import time
def timing_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.perf_counter()
original_return_val = func(*args, **kwargs)
end = time.perf_counter()
print("time elapsed in ", func.__name__, ": ", end - start, sep='')
return original_return_val
return wrapper
您可以在您希望计时的函数上使用它，如下所示：
@timing_decorator
def function_to_time():
time.sleep(1)
function_to_time()
无论何时调用function_to_time，它都会打印所用的时间和正在计时的函数的名称。
使用time.time（）测量两点之间经过的墙上时钟时间：
import time
start = time.time()
print("hello")
end = time.time()
print(end - start)
这给出了以秒为单位的执行时间。
Python 3.3之后的另一个选项可能是使用perf_counter或process_time，具体取决于您的需求。在3.3之前，建议使用time.clock（感谢Amber）。但是，它目前已被弃用：
在Unix上，将当前处理器时间作为浮点数返回以秒表示。准确度，事实上就是定义“处理器时间”的含义取决于C函数的含义具有相同名称。在Windows上，此函数返回自该函数的第一次调用，作为浮点数，基于Win32函数QueryPerformanceCounter（）。分辨率通常为优于一微秒。自3.3版起已弃用：此函数的行为取决于在平台上：改用perf_counter（）或process_time（），根据您的要求，要有明确的行为。
使用timeit.default_timer而不是timeit.timeit。前者自动提供您的平台和Python版本上可用的最佳时钟：
from timeit import default_timer as timer
start = timer()
# ...
end = timer()
print(end - start) # Time in seconds, e.g. 5.38091952400282
timeit.default_timer被分配给time.time（）或time.clock（），具体取决于操作系统。在Python 3.3+default_timer上，所有平台上都有time.perf_counter（）。请参见Python-time.cclock（）与time.time（）-精度？
另请参见：
正在优化代码如何优化速度
import time
def getElapsedTime(startTime, units):
elapsedInSeconds = time.time() - startTime
if units == 'sec':
return elapsedInSeconds
if units == 'min':
return elapsedInSeconds/60
if units == 'hour':
return elapsedInSeconds/(60*60)
