如何测量两次操作之间的时间。比较两次操作的时间。

import time

b = (123*321)*123
t1 = time.time()

c = ((9999^123)*321)^123
t2 = time.time()

print(t2-t1)

7.987022399902344e-05

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)

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

这种独特的基于类的方法提供了可打印的字符串表示、可自定义的舍入，以及以字符串或浮点形式方便地访问经过的时间。它是用Python 3.7开发的。

import datetime
import timeit


class Timer:
    """Measure time used."""
    # Ref: https://stackoverflow.com/a/57931660/

    def __init__(self, round_ndigits: int = 0):
        self._round_ndigits = round_ndigits
        self._start_time = timeit.default_timer()

    def __call__(self) -> float:
        return timeit.default_timer() - self._start_time

    def __str__(self) -> str:
        return str(datetime.timedelta(seconds=round(self(), self._round_ndigits)))

用法：

# Setup timer
>>> timer = Timer()

# Access as a string
>>> print(f'Time elapsed is {timer}.')
Time elapsed is 0:00:03.
>>> print(f'Time elapsed is {timer}.')
Time elapsed is 0:00:04.

# Access as a float
>>> timer()
6.841332235
>>> timer()
7.970274425

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。

除了ipython中的%timeit之外，您还可以使用%%timeit进行多行代码片段：

In [1]: %%timeit
   ...: complex_func()
   ...: 2 + 2 == 5
   ...:
   ...:

1 s ± 1.93 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

同样，它也可以以同样的方式在jupyter笔记本中使用，只需将magic%%timeit放在单元格的开头。