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

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。

如何测量两次操作之间的时间。比较两次操作的时间。

import time

b = (123*321)*123
t1 = time.time()

c = ((9999^123)*321)^123
t2 = time.time()

print(t2-t1)

7.987022399902344e-05

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。

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。