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')

还有一种使用timeit的方法：

from timeit import timeit

def func():
    return 1 + 1

time = timeit(func, number=1)
print(time)

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。

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)

要深入了解递归调用的每个函数，请执行以下操作：

%load_ext snakeviz
%%snakeviz

它只需要在Jupyter笔记本中使用这两行代码，就可以生成一个很好的交互图。例如：

这是代码。同样，以%开头的2行是使用snakeviz所需的唯一额外代码行：

# !pip install snakeviz
%load_ext snakeviz
import glob
import hashlib

%%snakeviz

files = glob.glob('*.txt')
def print_files_hashed(files):
    for file in files:
        with open(file) as f:
            print(hashlib.md5(f.read().encode('utf-8')).hexdigest())
print_files_hashed(files)

在笔记本外运行snakeviz似乎也是可能的。更多信息请访问snakeviz网站。

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。