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

这里有一个很好的文档记录和完全类型提示的装饰器，我将其用作通用工具：

from functools import wraps
from time import perf_counter
from typing import Any, Callable, Optional, TypeVar, cast

F = TypeVar("F", bound=Callable[..., Any])


def timer(prefix: Optional[str] = None, precision: int = 6) -> Callable[[F], F]:
    """Use as a decorator to time the execution of any function.

    Args:
        prefix: String to print before the time taken.
            Default is the name of the function.
        precision: How many decimals to include in the seconds value.

    Examples:
        >>> @timer()
        ... def foo(x):
        ...     return x
        >>> foo(123)
        foo: 0.000...s
        123
        >>> @timer("Time taken: ", 2)
        ... def foo(x):
        ...     return x
        >>> foo(123)
        Time taken: 0.00s
        123

    """
    def decorator(func: F) -> F:
        @wraps(func)
        def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any:
            nonlocal prefix
            prefix = prefix if prefix is not None else f"{func.__name__}: "
            start = perf_counter()
            result = func(*args, **kwargs)
            end = perf_counter()
            print(f"{prefix}{end - start:.{precision}f}s")
            return result
        return cast(F, wrapper)
    return decorator

示例用法：

from timer import timer


@timer(precision=9)
def takes_long(x: int) -> bool:
    return x in (i for i in range(x + 1))


result = takes_long(10**8)
print(result)

输出：耗时：4.942629056秒真的

可以通过以下方式检查doctest：

$ python3 -m doctest --verbose -o=ELLIPSIS timer.py

类型提示：

$ mypy timer.py

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

使用time.time（）测量两点之间经过的墙上时钟时间：

import time

start = time.time()
print("hello")
end = time.time()
print(end - start)

这给出了以秒为单位的执行时间。

Python 3.3之后的另一个选项可能是使用perf_counter或process_time，具体取决于您的需求。在3.3之前，建议使用time.clock（感谢Amber）。但是，它目前已被弃用：

在Unix上，将当前处理器时间作为浮点数返回以秒表示。准确度，事实上就是定义“处理器时间”的含义取决于C函数的含义具有相同名称。在Windows上，此函数返回自该函数的第一次调用，作为浮点数，基于Win32函数QueryPerformanceCounter（）。分辨率通常为优于一微秒。自3.3版起已弃用：此函数的行为取决于在平台上：改用perf_counter（）或process_time（），根据您的要求，要有明确的行为。

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。

使用一个上下文管理器可以很有趣地做到这一点，它可以自动记住进入with块时的开始时间，然后在块退出时冻结结束时间。通过一些小技巧，您甚至可以从同一个上下文管理器函数获得块内的运行时间计数。

核心库没有这个（但可能应该有）。一旦就位，您可以执行以下操作：

with elapsed_timer() as elapsed:
    # some lengthy code
    print( "midpoint at %.2f seconds" % elapsed() )  # time so far
    # other lengthy code

print( "all done at %.2f seconds" % elapsed() )

以下是足以完成此任务的contextmanager代码：

from contextlib import contextmanager
from timeit import default_timer

@contextmanager
def elapsed_timer():
    start = default_timer()
    elapser = lambda: default_timer() - start
    yield lambda: elapser()
    end = default_timer()
    elapser = lambda: end-start

以及一些可运行的演示代码：

import time

with elapsed_timer() as elapsed:
    time.sleep(1)
    print(elapsed())
    time.sleep(2)
    print(elapsed())
    time.sleep(3)

注意，通过设计此函数，elapsed（）的返回值在块退出时被冻结，并且进一步的调用返回相同的持续时间（在这个玩具示例中大约为6秒）。