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。

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。

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。

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！

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

计算操作持续时间的最简单方法：

import time

start_time = time.monotonic()

<operations, programs>

print('seconds: ', time.monotonic() - start_time)

这里有官方文件。