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。

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！

下面是一个返回“hh:mm:ss”字符串的小型计时器类：

class Timer:
  def __init__(self):
    self.start = time.time()

  def restart(self):
    self.start = time.time()

  def get_time_hhmmss(self):
    end = time.time()
    m, s = divmod(end - self.start, 60)
    h, m = divmod(m, 60)
    time_str = "%02d:%02d:%02d" % (h, m, s)
    return time_str

用法：

# Start timer
my_timer = Timer()

# ... do something

# Get time string:
time_hhmmss = my_timer.get_time_hhmmss()
print("Time elapsed: %s" % time_hhmmss )

# ... use the timer again
my_timer.restart()

# ... do something

# Get time:
time_hhmmss = my_timer.get_time_hhmmss()

# ... etc

（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

仅Python 3：

由于从Python 3.3开始，time.cclock（）已被弃用，因此您将希望使用time.perf_counter（）进行系统范围的计时，或使用time.process_time（）进行进程范围的计时（就像您以前使用time.cclok（）的方式一样）：

import time

t = time.process_time()
#do some stuff
elapsed_time = time.process_time() - t

新函数process_time将不包括睡眠期间经过的时间。

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]