你可以使用timeit。

下面是一个示例，说明如何使用Python REPL测试naive_func，该函数接受参数：

>>> import timeit                                                                                         

>>> def naive_func(x):                                                                                    
...     a = 0                                                                                             
...     for i in range(a):                                                                                
...         a += i                                                                                        
...     return a                                                                                          

>>> def wrapper(func, *args, **kwargs):                                                                   
...     def wrapper():                                                                                    
...         return func(*args, **kwargs)                                                                  
...     return wrapper                                                                                    

>>> wrapped = wrapper(naive_func, 1_000)                                                                  

>>> timeit.timeit(wrapped, number=1_000_000)                                                              
0.4458435332577161  

若函数并没有任何参数，那个么就不需要包装函数。

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。

在python3上：

from time import sleep, perf_counter as pc
t0 = pc()
sleep(1)
print(pc()-t0)

优雅而短小。

如果您想方便地对函数计时，可以使用一个简单的修饰符：

import time

def timing_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()
        original_return_val = func(*args, **kwargs)
        end = time.perf_counter()
        print("time elapsed in ", func.__name__, ": ", end - start, sep='')
        return original_return_val

    return wrapper

您可以在您希望计时的函数上使用它，如下所示：

@timing_decorator
def function_to_time():
    time.sleep(1)

function_to_time()

无论何时调用function_to_time，它都会打印所用的时间和正在计时的函数的名称。

这是一种很晚的反应，但也许对某人来说是有目的的。这是一种我认为非常干净的方法。

import time

def timed(fun, *args):
    s = time.time()
    r = fun(*args)
    print('{} execution took {} seconds.'.format(fun.__name__, time.time()-s))
    return(r)

timed(print, "Hello")

请记住，“print”是Python 3中的函数，而不是Python 2.7中的函数。但是，它可以与任何其他功能一起使用。干杯

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。