我使用来自ttictoc的tic和toc。

pip install ttictoc

然后可以在脚本中使用：

from ttictoc import tic,toc
tic()

# foo()

print(toc())

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？

对于使用Jupyter笔记本的数据人员

在单元格中，可以使用Jupyter的%%time魔术命令来测量执行时间：

%%time
[ x**2 for x in range(10000)]

输出

CPU times: user 4.54 ms, sys: 0 ns, total: 4.54 ms
Wall time: 4.12 ms

这将仅捕获特定单元的执行时间。如果您想捕获整个笔记本（即程序）的执行时间，可以在同一目录中创建一个新笔记本，并在新笔记本中执行所有单元格：

假设上面的笔记本名为example_notebook.ipynb。在同一目录中的新笔记本中：

# Convert your notebook to a .py script:
!jupyter nbconvert --to script example_notebook.ipynb

# Run the example_notebook with -t flag for time
%run -t example_notebook

输出

IPython CPU timings (estimated):
  User   :       0.00 s.
  System :       0.00 s.
Wall time:       0.00 s.

我定义了以下Python装饰器：

def profile(fct):
  def wrapper(*args, **kw):
    start_time = time.time()
    ret = fct(*args, **kw)
    print("{} {} {} return {} in {} seconds".format(args[0].__class__.__name__,
                                                    args[0].__class__.__module__,
                                                    fct.__name__,
                                                    ret,
                                                    time.time() - start_time))
    return ret
  return wrapper

并将其用于函数或类/方法：

@profile
def main()
   ...

在Linux或Unix中：

$ time python yourprogram.py

在Windows中，请参阅StackOverflow问题：如何在Windows命令行上测量命令的执行时间？

对于更详细的输出，

$ time -v python yourprogram.py
    Command being timed: "python3 yourprogram.py"
    User time (seconds): 0.08
    System time (seconds): 0.02
    Percent of CPU this job got: 98%
    Elapsed (wall clock) time (h:mm:ss or m:ss): 0:00.10
    Average shared text size (kbytes): 0
    Average unshared data size (kbytes): 0
    Average stack size (kbytes): 0
    Average total size (kbytes): 0
    Maximum resident set size (kbytes): 9480
    Average resident set size (kbytes): 0
    Major (requiring I/O) page faults: 0
    Minor (reclaiming a frame) page faults: 1114
    Voluntary context switches: 0
    Involuntary context switches: 22
    Swaps: 0
    File system inputs: 0
    File system outputs: 0
    Socket messages sent: 0
    Socket messages received: 0
    Signals delivered: 0
    Page size (bytes): 4096
    Exit status: 0

这是获取程序运行时间的最简单方法：

在程序末尾编写以下代码。

import time
print(time.clock())