使用探查器模块。它提供了非常详细的概况。

import profile
profile.run('main()')

它输出类似于：

          5 function calls in 0.047 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 :0(exec)
        1    0.047    0.047    0.047    0.047 :0(setprofile)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 <string>:1(<module>)
        0    0.000             0.000          profile:0(profiler)
        1    0.000    0.000    0.047    0.047 profile:0(main())
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 two_sum.py:2(twoSum)

我发现它很有启发性。

python cProfile和pstats模块为测量某些函数的时间提供了强大的支持，而无需在现有函数周围添加任何代码。

例如，如果您有python脚本timeFunctions.py：

import time

def hello():
    print "Hello :)"
    time.sleep(0.1)

def thankyou():
    print "Thank you!"
    time.sleep(0.05)

for idx in range(10):
    hello()

for idx in range(100):
    thankyou()

要运行探查器并生成文件的统计信息，只需运行：

python -m cProfile -o timeStats.profile timeFunctions.py

这是在使用cProfile模块来评测timeFunctions.py中的所有函数，并在timeStats.profile文件中收集统计信息。注意，我们不必向现有模块（timeFunctions.py）添加任何代码，这可以通过任何模块来完成。

一旦有了stats文件，就可以按如下方式运行pstats模块：

python -m pstats timeStats.profile

这将运行交互式统计浏览器，它为您提供了许多不错的功能。对于您的特定用例，您可以只检查函数的统计信息。在我们的示例中，检查两个函数的统计信息显示如下：

Welcome to the profile statistics browser.
timeStats.profile% stats hello
<timestamp>    timeStats.profile

         224 function calls in 6.014 seconds

   Random listing order was used
   List reduced from 6 to 1 due to restriction <'hello'>

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
       10    0.000    0.000    1.001    0.100 timeFunctions.py:3(hello)

timeStats.profile% stats thankyou
<timestamp>    timeStats.profile

         224 function calls in 6.014 seconds

   Random listing order was used
   List reduced from 6 to 1 due to restriction <'thankyou'>

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
      100    0.002    0.000    5.012    0.050 timeFunctions.py:7(thankyou)

这个假例子做不了什么，但给了你一个可以做什么的想法。这种方法最好的一点是，我不必编辑任何现有代码来获取这些数字，并且显然有助于分析。

给定要计时的函数，

测试.py：

def foo(): 
    # print "hello"   
    return "hello"

使用timeit的最简单方法是从命令行调用它：

% python -mtimeit -s'import test' 'test.foo()'
1000000 loops, best of 3: 0.254 usec per loop

不要尝试使用time.time或time.clock（天真地）来比较函数的速度。他们会给出误导性的结果。

PS.不要将打印语句放在您希望计时的函数中；否则测量的时间将取决于终端的速度。

在python3上：

from time import sleep, perf_counter as pc
t0 = pc()
sleep(1)
print(pc()-t0)

优雅而短小。

以下是我在阅读了许多好答案以及其他几篇文章之后的发现。

首先，如果你在timeit和time.time之间进行辩论，timeit有两个优点：

timeit选择操作系统和Python版本上可用的最佳计时器。然而，timeit禁用垃圾收集，这不是您可能想要或不想要的。

现在的问题是，时间并不是那么简单，因为它需要设置，当你有大量的导入时，事情会变得很糟糕。理想情况下，您只需要一个装饰器或使用块和度量时间。不幸的是，没有内置功能可用于此，因此您有两个选项：

选项1：使用时间预算库

timebudget是一个多功能且非常简单的库，您可以在pip安装后仅在一行代码中使用它。

@timebudget  # Record how long this function takes
def my_method():
    # my code

选项2：使用我的小模块

我创建了一个名为timing.py的计时实用程序模块。只需将这个文件放到项目中并开始使用它。唯一的外部依赖是runstats，它同样很小。

现在，只需在函数前面放置一个装饰器，就可以对任何函数计时：

import timing

@timing.MeasureTime
def MyBigFunc():
    #do something time consuming
    for i in range(10000):
        print(i)

timing.print_all_timings()

如果您想对代码的一部分计时，只需将其放入块中：

import timing

#somewhere in my code

with timing.MeasureBlockTime("MyBlock"):
    #do something time consuming
    for i in range(10000):
        print(i)

# rest of my code

timing.print_all_timings()

优势：

有几个半备份版本，所以我想指出几个亮点：

出于前面描述的原因，请使用timeit中的计时器，而不是time.time。如果需要，可以在计时期间禁用GC。Decorator接受带有命名或未命名参数的函数。能够在块计时中禁用打印（与timing.MeasureBlockTime（）一起使用为t，然后为t.passed）。能够为块计时启用gc。

基于https://stackoverflow.com/a/30024601/5095636，以下为无lambda版本，如flake8根据E731对lambda使用的警告：

from contextlib import contextmanager
from timeit import default_timer

@contextmanager
def elapsed_timer():
    start_time = default_timer()

    class _Timer():
      start = start_time
      end = default_timer()
      duration = end - start

    yield _Timer

    end_time = default_timer()
    _Timer.end = end_time
    _Timer.duration = end_time - start_time

测试：

from time import sleep

with elapsed_timer() as t:
    print("start:", t.start)
    sleep(1)
    print("end:", t.end)

t.start
t.end
t.duration