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。

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。

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。

（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

我们还可以将时间转换为人类可读的时间。

import time, datetime

start = time.clock()

def num_multi1(max):
    result = 0
    for num in range(0, 1000):
        if (num % 3 == 0 or num % 5 == 0):
            result += num

    print "Sum is %d " % result

num_multi1(1000)

end = time.clock()
value = end - start
timestamp = datetime.datetime.fromtimestamp(value)
print timestamp.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

这里有一个很好的文档记录和完全类型提示的装饰器，我将其用作通用工具：

from functools import wraps
from time import perf_counter
from typing import Any, Callable, Optional, TypeVar, cast

F = TypeVar("F", bound=Callable[..., Any])


def timer(prefix: Optional[str] = None, precision: int = 6) -> Callable[[F], F]:
    """Use as a decorator to time the execution of any function.

    Args:
        prefix: String to print before the time taken.
            Default is the name of the function.
        precision: How many decimals to include in the seconds value.

    Examples:
        >>> @timer()
        ... def foo(x):
        ...     return x
        >>> foo(123)
        foo: 0.000...s
        123
        >>> @timer("Time taken: ", 2)
        ... def foo(x):
        ...     return x
        >>> foo(123)
        Time taken: 0.00s
        123

    """
    def decorator(func: F) -> F:
        @wraps(func)
        def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any:
            nonlocal prefix
            prefix = prefix if prefix is not None else f"{func.__name__}: "
            start = perf_counter()
            result = func(*args, **kwargs)
            end = perf_counter()
            print(f"{prefix}{end - start:.{precision}f}s")
            return result
        return cast(F, wrapper)
    return decorator

示例用法：

from timer import timer


@timer(precision=9)
def takes_long(x: int) -> bool:
    return x in (i for i in range(x + 1))


result = takes_long(10**8)
print(result)

输出：耗时：4.942629056秒真的

可以通过以下方式检查doctest：

$ python3 -m doctest --verbose -o=ELLIPSIS timer.py

类型提示：

$ mypy timer.py