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？

time.clock（）

自3.3版起已弃用：此函数的行为取决于在平台上：改用perf_counter（）或process_time（），这取决于您的需求，以具有定义良好的行为。

time.perf_counter（）

返回性能计数器的值（以秒为单位），即具有最高可用分辨率的时钟来测量短路期间它包括睡眠期间的时间系统范围内。

time.process_time（）

返回系统和当前进程的用户CPU时间。它不包括经过的时间在睡眠期间。

start = time.process_time()
... do something
elapsed = (time.process_time() - start)

我也喜欢Paul McGuire的回答，并提出了一个更符合我需求的上下文管理器表单。

import datetime as dt
import timeit

class TimingManager(object):
    """Context Manager used with the statement 'with' to time some execution.

    Example:

    with TimingManager() as t:
       # Code to time
    """

    clock = timeit.default_timer

    def __enter__(self):
        """
        """
        self.start = self.clock()
        self.log('\n=> Start Timing: {}')

        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        """
        """
        self.endlog()

        return False

    def log(self, s, elapsed=None):
        """Log current time and elapsed time if present.
        :param s: Text to display, use '{}' to format the text with
            the current time.
        :param elapsed: Elapsed time to display. Dafault: None, no display.
        """
        print s.format(self._secondsToStr(self.clock()))

        if(elapsed is not None):
            print 'Elapsed time: {}\n'.format(elapsed)

    def endlog(self):
        """Log time for the end of execution with elapsed time.
        """
        self.log('=> End Timing: {}', self.now())

    def now(self):
        """Return current elapsed time as hh:mm:ss string.
        :return: String.
        """
        return str(dt.timedelta(seconds = self.clock() - self.start))

    def _secondsToStr(self, sec):
        """Convert timestamp to h:mm:ss string.
        :param sec: Timestamp.
        """
        return str(dt.datetime.fromtimestamp(sec))

您只需在Python中执行此操作。没有必要让它变得复杂。

import time

start = time.localtime()
end = time.localtime()
"""Total execution time in minutes$ """
print(end.tm_min - start.tm_min)
"""Total execution time in seconds$ """
print(end.tm_sec - start.tm_sec)

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：

您可以使用Python分析器cProfile来测量CPU时间，以及每个函数内部花费的时间以及每个函数被调用的次数。如果您想在不知道从哪里开始的情况下提高脚本的性能，这非常有用。对另一个堆栈溢出问题的回答很好。查看文档总是很好的。

以下是如何从命令行使用cProfile评测脚本的示例：

$ python -m cProfile euler048.py

1007 function calls in 0.061 CPU seconds

Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 <string>:1(<module>)
 1000    0.051    0.000    0.051    0.000 euler048.py:2(<lambda>)
    1    0.005    0.005    0.061    0.061 euler048.py:2(<module>)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 {execfile}
    1    0.002    0.002    0.053    0.053 {map}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler objects}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}
    1    0.003    0.003    0.003    0.003 {sum}