我想测量执行一个函数所花费的时间。我没时间工作：
import timeit
start = timeit.timeit()
print("hello")
end = timeit.timeit()
print(end - start)
当前回答
timeit模块适合对一小段Python代码进行计时。它至少可以三种形式使用：
1-作为命令行模块
python2 -m timeit 'for i in xrange(10): oct(i)'
2-对于短代码，将其作为参数传递。
import timeit
timeit.Timer('for i in xrange(10): oct(i)').timeit()
3-对于较长的代码，如：
import timeit
code_to_test = """
a = range(100000)
b = []
for i in a:
b.append(i*2)
"""
elapsed_time = timeit.timeit(code_to_test, number=100)/100
print(elapsed_time)
其他回答
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
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
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。
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。
