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))]

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())

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。

这是获取程序运行时间的最简单方法：

在程序末尾编写以下代码。

import time
print(time.clock())

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))]