只需使用timeit模块。它同时适用于Python 2和Python 3。

import timeit

start = timeit.default_timer()

# All the program statements
stop = timeit.default_timer()
execution_time = stop - start

print("Program Executed in "+str(execution_time)) # It returns time in seconds

它在几秒钟内返回，您可以获得执行时间。这很简单，但您应该在启动程序执行的主函数中编写这些。如果您想获得执行时间，即使在出现错误时，也可以将参数“Start”设置为它，并在那里进行如下计算：

def sample_function(start,**kwargs):
     try:
         # Your statements
     except:
         # except statements run when your statements raise an exception
         stop = timeit.default_timer()
         execution_time = stop - start
         print("Program executed in " + str(execution_time))

有一个timeit模块，可用于对Python代码的执行时间进行计时。

它在Python文档26.6中有详细的文档和示例。timeit-测量小代码片段的执行时间。

与@rogeriopvl的响应类似，我添加了一个轻微的修改，使用相同的库将长时间运行的作业转换为小时-分钟-秒。

import time
start_time = time.time()
main()
seconds = time.time() - start_time
print('Time Taken:', time.strftime("%H:%M:%S",time.gmtime(seconds)))

样本输出

Time Taken: 00:00:08

这是保罗·麦奎尔的回答，对我来说很有用。以防有人在运行这个问题时遇到问题。

import atexit
from time import clock

def reduce(function, iterable, initializer=None):
    it = iter(iterable)
    if initializer is None:
        value = next(it)
    else:
        value = initializer
    for element in it:
        value = function(value, element)
    return value

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)

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

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

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

导入文件后，从程序中调用timing.main（）。

from time import time
start_time = time()
...
end_time = time()
time_taken = end_time - start_time # time_taken is in seconds
hours, rest = divmod(time_taken,3600)
minutes, seconds = divmod(rest, 60)

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}