稍后回答，但我使用内置的timeit：

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=500)
print(elapsed_time)
# 10.159821493085474

在code_to_test中包装所有代码，包括可能的任何导入。number参数指定代码应该重复的次数。演示

我将这个timing.py模块放入我自己的站点包目录中，并在模块顶部插入导入计时：

import atexit
from time import clock

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
    print

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

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

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

如果程序中有重要的阶段，我也可以在程序中调用timing.log。但仅包括导入计时就可以打印开始和结束时间，以及总运行时间。（请原谅我晦涩难懂的secondsToStr函数，它只是将浮点秒数设置为hh:mm:ss.sss格式。）

注意：上述代码的Python3版本可以在这里找到。

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？

使用line_profiler。

line_profiler将描述单个代码行执行所需的时间。分析器通过Cython在C语言中实现，以减少分析开销。

from line_profiler import LineProfiler
import random

def do_stuff(numbers):
    s = sum(numbers)
    l = [numbers[i]/43 for i in range(len(numbers))]
    m = ['hello'+str(numbers[i]) for i in range(len(numbers))]

numbers = [random.randint(1,100) for i in range(1000)]
lp = LineProfiler()
lp_wrapper = lp(do_stuff)
lp_wrapper(numbers)
lp.print_stats()

结果将是：

Timer unit: 1e-06 s

Total time: 0.000649 s
File: <ipython-input-2-2e060b054fea>
Function: do_stuff at line 4

Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================
     4                                           def do_stuff(numbers):
     5         1           10     10.0      1.5      s = sum(numbers)
     6         1          186    186.0     28.7      l = [numbers[i]/43 for i in range(len(numbers))]
     7         1          453    453.0     69.8      m = ['hello'+str(numbers[i]) for i in range(len(numbers))]

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 ---