Python程序执行度量的时间可能不一致，具体取决于：

可以使用不同的算法评估相同的程序运行时间因算法而异运行时间因实现而异运行时间因计算机而异基于小输入，运行时间不可预测

这是因为最有效的方法是使用“增长顺序”，并学习大“O”符号来正确地执行。

无论如何，您可以尝试使用以下简单算法来评估任何Python程序在每秒特定机器计数步骤中的性能：使其适应您想要评估的计划

import time

now = time.time()
future = now + 10
step = 4 # Why 4 steps? Because until here already four operations executed
while time.time() < future:
    step += 3 # Why 3 again? Because a while loop executes one comparison and one plus equal statement
step += 4 # Why 3 more? Because one comparison starting while when time is over plus the final assignment of step + 1 and print statement
print(str(int(step / 10)) + " steps per second")

默认情况下，Linux或Unix系统（在macOS上测试）在终端上附带时间命令，您可以使用该命令运行Python脚本，并获取执行运行脚本的真实用户系统时间信息。

然而，默认输出不是很清楚（至少对我来说是这样），默认时间命令甚至不接受任何选项作为参数来格式化输出。这是因为time有两个版本——一个内置在bash中，只提供最小版本，另一个位于/usr/bin/time上。

/usr/bin/time命令接受其他参数，如-al、-h、-p和-o。我最喜欢的是-p，它在新行中显示输出，如下所示：

real 2.18
user 17.92
sys 2.71

这是保罗·麦奎尔的回答，对我来说很有用。以防有人在运行这个问题时遇到问题。

import atexit
from time import clock

def reduce(function, iterable, initializer=None):
    it = iter(iterable)
    if initializer is None:
        value = next(it)
    else:
        value = initializer
    for element in it:
        value = function(value, element)
    return value

def secondsToStr(t):
    return "%d:%02d:%02d.%03d" % \
        reduce(lambda ll,b : divmod(ll[0],b) + ll[1:],
            [(t*1000,),1000,60,60])

line = "="*40
def log(s, elapsed=None):
    print (line)
    print (secondsToStr(clock()), '-', s)
    if elapsed:
        print ("Elapsed time:", elapsed)
    print (line)

def endlog():
    end = clock()
    elapsed = end-start
    log("End Program", secondsToStr(elapsed))

def now():
    return secondsToStr(clock())

def main():
    start = clock()
    atexit.register(endlog)
    log("Start Program")

导入文件后，从程序中调用timing.main（）。

我喜欢datetime模块提供的输出，其中时间增量对象以人类可读的方式显示天、小时、分钟等。

例如：

from datetime import datetime
start_time = datetime.now()
# do your work here
end_time = datetime.now()
print('Duration: {}'.format(end_time - start_time))

样本输出，例如。

Duration: 0:00:08.309267

or

Duration: 1 day, 1:51:24.269711

正如J.F.Sebastian所提到的，这种方法在当地时间可能会遇到一些棘手的情况，因此使用更安全：

import time
from datetime import timedelta
start_time = time.monotonic()
end_time = time.monotonic()
print(timedelta(seconds=end_time - start_time))

Timeit是Python中的一个类，用于计算小代码块的执行时间。

Default_timer是此类中的一个方法，用于测量墙上时钟计时，而不是CPU执行时间。因此，其他进程执行可能会对此产生干扰。因此，它对小代码块很有用。

代码示例如下：

from timeit import default_timer as timer

start= timer()

# Some logic

end = timer()

print("Time taken:", end-start)

Python程序执行度量的时间可能不一致，具体取决于：

可以使用不同的算法评估相同的程序运行时间因算法而异运行时间因实现而异运行时间因计算机而异基于小输入，运行时间不可预测

这是因为最有效的方法是使用“增长顺序”，并学习大“O”符号来正确地执行。

无论如何，您可以尝试使用以下简单算法来评估任何Python程序在每秒特定机器计数步骤中的性能：使其适应您想要评估的计划

import time

now = time.time()
future = now + 10
step = 4 # Why 4 steps? Because until here already four operations executed
while time.time() < future:
    step += 3 # Why 3 again? Because a while loop executes one comparison and one plus equal statement
step += 4 # Why 3 more? Because one comparison starting while when time is over plus the final assignment of step + 1 and print statement
print(str(int(step / 10)) + " steps per second")