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))]

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}

我很喜欢保罗·麦奎尔的答案，但我使用的是Python 3。因此，对于感兴趣的人来说：这里是他在*nix上使用Python 3的答案的修改（我想，在Windows下，应该使用clock（）而不是time（））：

#python3
import atexit
from time import time, strftime, localtime
from datetime import timedelta

def secondsToStr(elapsed=None):
    if elapsed is None:
        return strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", localtime())
    else:
        return str(timedelta(seconds=elapsed))

def log(s, elapsed=None):
    line = "="*40
    print(line)
    print(secondsToStr(), '-', s)
    if elapsed:
        print("Elapsed time:", elapsed)
    print(line)
    print()

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

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

如果你觉得这很有用，你仍然应该投票给他的答案，而不是这一个，因为他做了大部分工作；）。

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IPython中，“timeit”任何脚本：

def foo():
    %run bar.py
timeit foo()

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)