Timeit是Python中的一个类，用于计算小代码块的执行时间。

Default_timer是此类中的一个方法，用于测量墙上时钟计时，而不是CPU执行时间。因此，其他进程执行可能会对此产生干扰。因此，它对小代码块很有用。

代码示例如下：

from timeit import default_timer as timer

start= timer()

# Some logic

end = timer()

print("Time taken:", end-start)

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 ---

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())

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”

Timeit是Python中的一个类，用于计算小代码块的执行时间。

Default_timer是此类中的一个方法，用于测量墙上时钟计时，而不是CPU执行时间。因此，其他进程执行可能会对此产生干扰。因此，它对小代码块很有用。

代码示例如下：

from timeit import default_timer as timer

start= timer()

# Some logic

end = timer()

print("Time taken:", end-start)

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()
   ...