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Python 3：
由于从Python 3.3开始，time.cclock（）已被弃用，因此您将希望使用time.perf_counter（）进行系统范围的计时，或使用time.process_time（）进行进程范围的计时（就像您以前使用time.cclok（）的方式一样）：
import time
t = time.process_time()
#do some stuff
elapsed_time = time.process_time() - t
新函数process_time将不包括睡眠期间经过的时间。
在python3上：
from time import sleep, perf_counter as pc
t0 = pc()
sleep(1)
print(pc()-t0)
优雅而短小。
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
下面是另一个用于计时代码的上下文管理器-
用法：
from benchmark import benchmark
with benchmark("Test 1+1"):
1+1
=>
Test 1+1 : 1.41e-06 seconds
或者，如果您需要时间值
with benchmark("Test 1+1") as b:
1+1
print(b.time)
=>
Test 1+1 : 7.05e-07 seconds
7.05233786763e-07
基准.py：
from timeit import default_timer as timer
class benchmark(object):
def __init__(self, msg, fmt="%0.3g"):
self.msg = msg
self.fmt = fmt
def __enter__(self):
self.start = timer()
return self
def __exit__(self, *args):
t = timer() - self.start
print(("%s : " + self.fmt + " seconds") % (self.msg, t))
self.time = t
改编自http://dabeaz.blogspot.fr/2010/02/context-manager-for-timing-benchmarks.html
测量时间（秒）：
from timeit import default_timer as timer
from datetime import timedelta
start = timer()
# ....
# (your code runs here)
# ...
end = timer()
print(timedelta(seconds=end-start))
输出：
0:00:01.946339
