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

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。

我更喜欢这个。timeit医生太令人困惑了。

from datetime import datetime 

start_time = datetime.now() 

# INSERT YOUR CODE 

time_elapsed = datetime.now() - start_time 

print('Time elapsed (hh:mm:ss.ms) {}'.format(time_elapsed))

注意，这里没有进行任何格式化，我只是在打印输出中写入hh:mm:ss，以便可以解释time_elapsed

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！

测量时间（秒）：

from timeit import default_timer as timer
from datetime import timedelta

start = timer()

# ....
# (your code runs here)
# ...

end = timer()
print(timedelta(seconds=end-start))

输出：

0:00:01.946339

你可以使用timeit。

下面是一个示例，说明如何使用Python REPL测试naive_func，该函数接受参数：

>>> import timeit                                                                                         

>>> def naive_func(x):                                                                                    
...     a = 0                                                                                             
...     for i in range(a):                                                                                
...         a += i                                                                                        
...     return a                                                                                          

>>> def wrapper(func, *args, **kwargs):                                                                   
...     def wrapper():                                                                                    
...         return func(*args, **kwargs)                                                                  
...     return wrapper                                                                                    

>>> wrapped = wrapper(naive_func, 1_000)                                                                  

>>> timeit.timeit(wrapped, number=1_000_000)                                                              
0.4458435332577161  

若函数并没有任何参数，那个么就不需要包装函数。