以下是一个答案，使用：

对代码片段进行计时的简洁上下文管理器time.perf_counter（）计算时间增量。与time.time（）相反，它是不可调整的（sysadmin和守护程序都不能更改其值），因此应该首选它（参见文档）python3.10+（因为键入，但可以很容易地适应以前的版本）

import time
from contextlib import contextmanager
from typing import Iterator

@contextmanager
def time_it() -> Iterator[None]:
    tic: float = time.perf_counter()
    try:
        yield
    finally:
        toc: float = time.perf_counter()
        print(f"Computation time = {1000*(toc - tic):.3f}ms")

如何使用它的示例：

# Example: vector dot product computation
with time_it():
    A = B = range(1000000)
    dot = sum(a*b for a,b in zip(A,B))
# Computation time = 95.353ms

附录

import time

# to check adjustability
assert time.get_clock_info('time').adjustable
assert time.get_clock_info('perf_counter').adjustable is False

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。

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

计算操作持续时间的最简单方法：

import time

start_time = time.monotonic()

<operations, programs>

print('seconds: ', time.monotonic() - start_time)

这里有官方文件。

使用time.time来测量执行情况，可以获得命令的总体执行时间，包括计算机上其他进程花费的运行时间。这是用户注意到的时候，但如果你想比较不同的代码片段/算法/函数/。。。

有关timeit的更多信息：

使用timeit模块timeit–对少量Python代码的执行进行计时

如果您想深入了解剖析：

http://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips#Profiling_Code如何评测python脚本？

更新：我使用http://pythonhosted.org/line_profiler/在过去的一年中，我们做了很多工作，发现它非常有用，建议使用它来代替Pythons配置文件模块。

虽然问题中没有严格要求，但通常情况下，您需要一种简单、统一的方法来递增地测量几行代码之间的经过时间。

如果您使用的是Python 3.8或更高版本，则可以使用赋值表达式（也称为walrus运算符）以相当优雅的方式实现这一点：

import time

start, times = time.perf_counter(), {}

print("hello")
times["print"] = -start + (start := time.perf_counter())

time.sleep(1.42)
times["sleep"] = -start + (start := time.perf_counter())

a = [n**2 for n in range(10000)]
times["pow"] = -start + (start := time.perf_counter())

print(times)

=>

{'print': 2.193450927734375e-05, 'sleep': 1.4210970401763916, 'power': 0.005671024322509766}