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))]

Python中最简单的方法：

import time
start_time = time.time()
main()
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

这假设程序运行至少需要十分之一秒。

打印：

--- 0.764891862869 seconds ---

我在很多地方都遇到了同样的问题，所以我创建了一个方便的套装占星术。你可以用pip安装钟表，然后以优雅的方式安装：

from horology import Timing

with Timing(name='Important calculations: '):
    prepare()
    do_your_stuff()
    finish_sth()

将输出：

Important calculations: 12.43 ms

或者更简单（如果你有一个功能）：

from horology import timed

@timed
def main():
    ...

将输出：

main: 7.12 h

它负责单位和舍入。它适用于python 3.6或更高版本。

import time

start_time = time.clock()
main()
print(time.clock() - start_time, "seconds")

time.clock（）返回处理器时间，它允许我们仅计算此进程使用的时间（无论如何，在Unix上）。文档中说“无论如何，这是用于Python基准测试或计时算法的函数”

time.clock在Python 3.3中已被弃用，并将从Python 3.8中删除：请改用time.perf_counter或time.prrocess_time

import time
start_time = time.perf_counter ()
for x in range(1, 100):
    print(x)
end_time = time.perf_counter ()
print(end_time - start_time, "seconds")

Python程序执行度量的时间可能不一致，具体取决于：

可以使用不同的算法评估相同的程序运行时间因算法而异运行时间因实现而异运行时间因计算机而异基于小输入，运行时间不可预测

这是因为最有效的方法是使用“增长顺序”，并学习大“O”符号来正确地执行。

无论如何，您可以尝试使用以下简单算法来评估任何Python程序在每秒特定机器计数步骤中的性能：使其适应您想要评估的计划

import time

now = time.time()
future = now + 10
step = 4 # Why 4 steps? Because until here already four operations executed
while time.time() < future:
    step += 3 # Why 3 again? Because a while loop executes one comparison and one plus equal statement
step += 4 # Why 3 more? Because one comparison starting while when time is over plus the final assignment of step + 1 and print statement
print(str(int(step / 10)) + " steps per second")