我想测量执行一个函数所花费的时间。我没时间工作：
import timeit
start = timeit.timeit()
print("hello")
end = timeit.timeit()
print(end - start)
当前回答
测量时间（秒）：
from timeit import default_timer as timer
from datetime import timedelta
start = timer()
# ....
# (your code runs here)
# ...
end = timer()
print(timedelta(seconds=end-start))
输出：
0:00:01.946339
其他回答
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。
下面是另一个用于计时代码的上下文管理器-
用法：
from benchmark import benchmark
with benchmark("Test 1+1"):
1+1
=>
Test 1+1 : 1.41e-06 seconds
或者，如果您需要时间值
with benchmark("Test 1+1") as b:
1+1
print(b.time)
=>
Test 1+1 : 7.05e-07 seconds
7.05233786763e-07
基准.py：
from timeit import default_timer as timer
class benchmark(object):
def __init__(self, msg, fmt="%0.3g"):
self.msg = msg
self.fmt = fmt
def __enter__(self):
self.start = timer()
return self
def __exit__(self, *args):
t = timer() - self.start
print(("%s : " + self.fmt + " seconds") % (self.msg, t))
self.time = t
改编自http://dabeaz.blogspot.fr/2010/02/context-manager-for-timing-benchmarks.html
使用探查器模块。它提供了非常详细的概况。
import profile
profile.run('main()')
它输出类似于：
5 function calls in 0.047 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(exec)
1 0.047 0.047 0.047 0.047 :0(setprofile)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 <string>:1(<module>)
0 0.000 0.000 profile:0(profiler)
1 0.000 0.000 0.047 0.047 profile:0(main())
1 0.000 0.000 0.000 0.000 two_sum.py:2(twoSum)
我发现它很有启发性。
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。
我喜欢简单（python 3）：
from timeit import timeit
timeit(lambda: print("hello"))
单个执行的输出为微秒：
2.430883963010274
说明：timeit默认执行匿名函数100万次，结果以秒为单位。因此，1次执行的结果相同，但平均以微秒为单位。
对于速度较慢的操作，添加较少的迭代次数，否则您可能会一直等待：
import time
timeit(lambda: time.sleep(1.5), number=1)
总迭代次数的输出始终以秒为单位：
1.5015795179999714
