我使用了一个非常简单的函数来计时代码执行的一部分：

import time
def timing():
    start_time = time.time()
    return lambda x: print("[{:.2f}s] {}".format(time.time() - start_time, x))

要使用它，只需在代码之前调用它来度量以检索函数计时，然后在代码之后调用带有注释的函数。时间将显示在评论前面。例如：

t = timing()
train = pd.read_csv('train.csv',
                        dtype={
                            'id': str,
                            'vendor_id': str,
                            'pickup_datetime': str,
                            'dropoff_datetime': str,
                            'passenger_count': int,
                            'pickup_longitude': np.float64,
                            'pickup_latitude': np.float64,
                            'dropoff_longitude': np.float64,
                            'dropoff_latitude': np.float64,
                            'store_and_fwd_flag': str,
                            'trip_duration': int,
                        },
                        parse_dates = ['pickup_datetime', 'dropoff_datetime'],
                   )
t("Loaded {} rows data from 'train'".format(len(train)))

然后输出将如下所示：

[9.35s] Loaded 1458644 rows data from 'train'

在Linux或Unix中：

$ time python yourprogram.py

在Windows中，请参阅StackOverflow问题：如何在Windows命令行上测量命令的执行时间？

对于更详细的输出，

$ time -v python yourprogram.py
    Command being timed: "python3 yourprogram.py"
    User time (seconds): 0.08
    System time (seconds): 0.02
    Percent of CPU this job got: 98%
    Elapsed (wall clock) time (h:mm:ss or m:ss): 0:00.10
    Average shared text size (kbytes): 0
    Average unshared data size (kbytes): 0
    Average stack size (kbytes): 0
    Average total size (kbytes): 0
    Maximum resident set size (kbytes): 9480
    Average resident set size (kbytes): 0
    Major (requiring I/O) page faults: 0
    Minor (reclaiming a frame) page faults: 1114
    Voluntary context switches: 0
    Involuntary context switches: 22
    Swaps: 0
    File system inputs: 0
    File system outputs: 0
    Socket messages sent: 0
    Socket messages received: 0
    Signals delivered: 0
    Page size (bytes): 4096
    Exit status: 0

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)

默认情况下，Linux或Unix系统（在macOS上测试）在终端上附带时间命令，您可以使用该命令运行Python脚本，并获取执行运行脚本的真实用户系统时间信息。

然而，默认输出不是很清楚（至少对我来说是这样），默认时间命令甚至不接受任何选项作为参数来格式化输出。这是因为time有两个版本——一个内置在bash中，只提供最小版本，另一个位于/usr/bin/time上。

/usr/bin/time命令接受其他参数，如-al、-h、-p和-o。我最喜欢的是-p，它在新行中显示输出，如下所示：

real 2.18
user 17.92
sys 2.71

要使用metakermit对Python 2.7的更新答案，您需要单调包。

代码如下：

from datetime import timedelta
from monotonic import monotonic

start_time = monotonic()
end_time = monotonic()
print(timedelta(seconds=end_time - start_time))

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()
   ...