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。

timeit模块适合对一小段Python代码进行计时。它至少可以三种形式使用：

1-作为命令行模块

python2 -m timeit 'for i in xrange(10): oct(i)' 

2-对于短代码，将其作为参数传递。

import timeit
timeit.Timer('for i in xrange(10): oct(i)').timeit()

3-对于较长的代码，如：

import timeit
code_to_test = """
a = range(100000)
b = []
for i in a:
    b.append(i*2)
"""
elapsed_time = timeit.timeit(code_to_test, number=100)/100
print(elapsed_time)

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。

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

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。

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。