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

要使用metakermit对Python 2.7的更新答案，您需要单调包。

代码如下：

from datetime import timedelta
from monotonic import monotonic

start_time = monotonic()
end_time = monotonic()
print(timedelta(seconds=end_time - start_time))

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。

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())

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.

我使用了一个非常简单的函数来计时代码执行的一部分：

import time
def timing():
    start_time = time.time()
    return lambda x: print("[{:.2f}s] {}".format(time.time() - start_time, x))

要使用它，只需在代码之前调用它来度量以检索函数计时，然后在代码之后调用带有注释的函数。时间将显示在评论前面。例如：

t = timing()
train = pd.read_csv('train.csv',
                        dtype={
                            'id': str,
                            'vendor_id': str,
                            'pickup_datetime': str,
                            'dropoff_datetime': str,
                            'passenger_count': int,
                            'pickup_longitude': np.float64,
                            'pickup_latitude': np.float64,
                            'dropoff_longitude': np.float64,
                            'dropoff_latitude': np.float64,
                            'store_and_fwd_flag': str,
                            'trip_duration': int,
                        },
                        parse_dates = ['pickup_datetime', 'dropoff_datetime'],
                   )
t("Loaded {} rows data from 'train'".format(len(train)))

然后输出将如下所示：

[9.35s] Loaded 1458644 rows data from 'train'