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

时间也可以通过%timeit魔法函数测量，如下所示：

%timeit -t -n 1 print("hello")

n 1仅用于运行功能1次。

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。

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。

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

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。