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
测量小代码片段的执行时间。
时间单位：以秒为单位，以浮点数表示
import timeit
t = timeit.Timer('li = list(map(lambda x:x*2,[1,2,3,4,5]))')
t.timeit()
t.repeat()
>[1.2934070999999676, 1.3335035000000062, 1.422568500000125]
repeat（）方法可以方便地多次调用timeit（）并返回结果列表。重复（重复=3）¶有了这个列表，我们可以计算所有时间的平均值。默认情况下，timeit（）在计时期间暂时关闭垃圾收集。time.Timer（）解决了这个问题。赞成的意见：timeit.Timer（）使独立计时更具可比性。gc可能是被测函数性能的重要组成部分。如果是，gc（垃圾收集器）可以作为设置字符串中的第一条语句重新启用。例如：timeit.Timer（'li=列表（映射（lambda x:x*2，[1，2，3，4，5]）'，设置='gc.enable（）'）
源Python文档！
其他回答
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。
您可以使用Benchmark Timer（免责声明：我是作者）：
基准计时器使用BenchmarkTimer类来测量执行某段代码所需的时间。这比内置的timeit函数具有更大的灵活性，并且与其他代码在相同的范围内运行。安装pip安装git+https://github.com/michaelitvin/benchmark-timer.git@main#egg=基准计时器用法单次迭代示例从benchmark_timer导入BenchmarkTimer导入时间使用BenchmarkTimer（name=“MySimpleCode”）作为tm，tm.single_ieration（）：睡眠时间（.3）输出：正在对标MySimpleCode。。。MySimpleCode基准：n_iters=1 avg=0.300881s std=0.000000s range=[0.3000881s ~ 0.300881s]多次迭代示例从benchmark_timer导入BenchmarkTimer导入时间使用BenchmarkTimer（name=“MyTimedCode”，print_iters=True）作为tm：对于tm迭代中的timing_iteration（n=5，预热=2）：定时重复：睡眠时间（.1）打印（“\n===============\n”）print（“定时列表：”，列表（tm.timenings.values（）））输出：正在对标MyTimedCode。。。[MyTimedCode]iter=0耗时0.099755s（预热）[MyTimedCode]iter=1耗时0.100476秒（预热）[MyTimedCode]iter=2耗时0.100189秒[MyTimedCode]iter=3耗时0.099900s[MyTimedCode]iter=4耗时0.100888秒MyTimedCode基准：n_iters=3 avg=0.100326s std=0.000414s range=[0.099900s ~ 0.100888s]===================时间列表：[0.1001885000000001，0.09990049999999995，0.10088760000000008]
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
这是另一种方法：
>> from pytictoc import TicToc
>> t = TicToc() # create TicToc instance
>> t.tic() # Start timer
>> # do something
>> t.toc() # Print elapsed time
Elapsed time is 2.612231 seconds.
与传统方式相比：
>> from time import time
>> t1 = time()
>> # do something
>> t2 = time()
>> elapsed = t2 - t1
>> print('Elapsed time is %f seconds.' % elapsed)
Elapsed time is 2.612231 seconds.
安装：
pip install pytictoc
有关详细信息，请参阅PyPi页面。
（仅使用Ipython）您可以使用%timeit来测量平均处理时间：
def foo():
print "hello"
然后：
%timeit foo()
结果如下：
10000 loops, best of 3: 27 µs per loop
