如果您想以微秒为单位测量时间，那么可以使用以下版本，完全基于Paul McGuire和Nicojo的答案——这是Python 3代码。我还为它添加了一些颜色：

import atexit
from time import time
from datetime import timedelta, datetime


def seconds_to_str(elapsed=None):
    if elapsed is None:
        return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
    else:
        return str(timedelta(seconds=elapsed))


def log(txt, elapsed=None):
    colour_cyan = '\033[36m'
    colour_reset = '\033[0;0;39m'
    colour_red = '\033[31m'
    print('\n ' + colour_cyan + '  [TIMING]> [' + seconds_to_str() + '] ----> ' + txt + '\n' + colour_reset)
    if elapsed:
        print("\n " + colour_red + " [TIMING]> Elapsed time ==> " + elapsed + "\n" + colour_reset)


def end_log():
    end = time()
    elapsed = end-start
    log("End Program", seconds_to_str(elapsed))


start = time()
atexit.register(end_log)
log("Start Program")

log（）=>打印定时信息的函数。

txt==>要记录的第一个参数及其用于标记计时的字符串。

atexit==>Python模块，用于注册程序退出时可以调用的函数。

对于函数，我建议使用我创建的这个简单的修饰符。

def timeit(method):
    def timed(*args, **kwargs):
        ts = time.time()
        result = method(*args, **kwargs)
        te = time.time()
        if 'log_time' in kwargs:
            name = kwargs.get('log_name', method.__name__.upper())
            kwargs['log_time'][name] = int((te - ts) * 1000)
        else:
            print('%r  %2.22f ms' % (method.__name__, (te - ts) * 1000))
        return result
    return timed

@timeit
def foo():
    do_some_work()

# foo()
# 'foo'  0.000953 ms

我看过timeit模块，但它似乎只适用于小代码片段。我想给整个节目计时。

$ python -mtimeit -n1 -r1 -t -s "from your_module import main" "main()"

它运行一次your_module.main（）函数，并使用time.time（）函数作为计时器打印经过的时间。

要在Python中模拟/usr/bin/time，请参阅带有/usr/bin/time:如何捕获计时信息但忽略所有其他输出？的Python子进程？。

要测量每个函数的CPU时间（例如，不要包括time.sleep（）期间的时间），可以使用profile模块（Python 2上的cProfile）：

$ python3 -mprofile your_module.py

如果您想使用与配置文件模块相同的计时器，可以将-p传递给上面的timeit命令。

请参见如何评测Python脚本？

首先，以管理员身份打开命令提示符（CMD）并在那里键入，安装人性化的软件包-pip安装人性化

代码：

from humanfriendly import format_timespan
import time
begin_time = time.time()
# Put your code here
end_time = time.time() - begin_time
print("Total execution time: ", format_timespan(end_time))

输出：

我在查找两种不同方法的运行时间时遇到的问题，这两种方法用于查找所有<=一个数的素数。当在程序中进行用户输入时。

错误的方法

#Sample input for a number 20 
#Sample output [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]
#Total Running time = 0.634 seconds

import time

start_time = time.time()

#Method 1 to find all the prime numbers <= a Number

# Function to check whether a number is prime or not.
def prime_no(num):
if num<2:
    return False
else:
    for i in range(2, num//2+1):
        if num % i == 0:
            return False
    return True

#To print all the values <= n
def Prime_under_num(n):
    a = [2]
    if n <2:
        print("None")
    elif n==2:
        print(2)
    else:
"Neglecting all even numbers as even numbers won't be prime in order to reduce the time complexity."
        for i in range(3, n+1, 2):   
            if prime_no(i):
                a.append(i)
        print(a)


"When Method 1 is only used outputs of running time for different inputs"
#Total Running time = 2.73761 seconds #n = 100
#Total Running time = 3.14781 seconds #n = 1000
#Total Running time = 8.69278 seconds #n = 10000
#Total Running time = 18.73701 seconds #n = 100000

#Method 2 to find all the prime numbers <= a Number

def Prime_under_num(n):
    a = [2]
    if n <2:
        print("None")
    elif n==2:
        print(2)
    else:
        for i in range(3, n+1, 2):   
            if n%i ==0:
                pass
            else:
                a.append(i)
        print(a)

"When Method 2 is only used outputs of running time for different inputs"
# Total Running time = 2.75935 seconds #n = 100
# Total Running time = 2.86332 seconds #n = 1000
# Total Running time = 4.59884 seconds #n = 10000
# Total Running time = 8.55057 seconds #n = 100000

if __name__ == "__main__" :
    n = int(input())
    Prime_under_num(n)
    print("Total Running time = {:.5f} seconds".format(time.time() - start_time))

上述所有情况下获得的不同运行时间都是错误的。对于我们正在接受输入的问题，我们必须在接受输入后才开始计时。这里，用户键入输入所花费的时间也与运行时间一起计算。

正确的方法

我们必须从开头删除start_time=time.time（）并将其添加到主块中。

if __name__ == "__main__" :
    n = int(input())
    start_time = time.time()
    Prime_under_num(n)
    print("Total Running time = {:.3f} seconds".format(time.time() - start_time))

因此，两种方法单独使用时的输出如下：-

# Method 1

# Total Running time = 0.00159 seconds #n = 100
# Total Running time = 0.00506 seconds #n = 1000
# Total Running time = 0.22987 seconds #n = 10000
# Total Running time = 18.55819 seconds #n = 100000

# Method 2

# Total Running time = 0.00011 seconds #n = 100
# Total Running time = 0.00118 seconds #n = 1000
# Total Running time = 0.00302 seconds #n = 10000
# Total Running time = 0.01450 seconds #n = 100000

现在我们可以看到，与错误方法相比，总运行时间有显著差异。即使方法2在两种方法中的性能优于方法1，但第一种方法（错误方法）是错误的。

Python中最简单的方法：

import time
start_time = time.time()
main()
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

这假设程序运行至少需要十分之一秒。

打印：

--- 0.764891862869 seconds ---