我想测量执行一个函数所花费的时间。我没时间工作：
import timeit
start = timeit.timeit()
print("hello")
end = timeit.timeit()
print(end - start)
当前回答
使用time.time来测量执行情况，可以获得命令的总体执行时间，包括计算机上其他进程花费的运行时间。这是用户注意到的时候，但如果你想比较不同的代码片段/算法/函数/。。。
有关timeit的更多信息：
使用timeit模块timeit–对少量Python代码的执行进行计时
如果您想深入了解剖析：
http://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips#Profiling_Code如何评测python脚本？
更新：我使用http://pythonhosted.org/line_profiler/在过去的一年中，我们做了很多工作，发现它非常有用，建议使用它来代替Pythons配置文件模块。
其他回答
还有一种使用timeit的方法：
from timeit import timeit
def func():
return 1 + 1
time = timeit(func, number=1)
print(time)
使用一个上下文管理器可以很有趣地做到这一点，它可以自动记住进入with块时的开始时间，然后在块退出时冻结结束时间。通过一些小技巧，您甚至可以从同一个上下文管理器函数获得块内的运行时间计数。
核心库没有这个（但可能应该有）。一旦就位，您可以执行以下操作：
with elapsed_timer() as elapsed:
# some lengthy code
print( "midpoint at %.2f seconds" % elapsed() ) # time so far
# other lengthy code
print( "all done at %.2f seconds" % elapsed() )
以下是足以完成此任务的contextmanager代码：
from contextlib import contextmanager
from timeit import default_timer
@contextmanager
def elapsed_timer():
start = default_timer()
elapser = lambda: default_timer() - start
yield lambda: elapser()
end = default_timer()
elapser = lambda: end-start
以及一些可运行的演示代码：
import time
with elapsed_timer() as elapsed:
time.sleep(1)
print(elapsed())
time.sleep(2)
print(elapsed())
time.sleep(3)
注意，通过设计此函数，elapsed（）的返回值在块退出时被冻结，并且进一步的调用返回相同的持续时间（在这个玩具示例中大约为6秒）。
这是另一种方法：
>> from pytictoc import TicToc
>> t = TicToc() # create TicToc instance
>> t.tic() # Start timer
>> # do something
>> t.toc() # Print elapsed time
Elapsed time is 2.612231 seconds.
与传统方式相比：
>> from time import time
>> t1 = time()
>> # do something
>> t2 = time()
>> elapsed = t2 - t1
>> print('Elapsed time is %f seconds.' % elapsed)
Elapsed time is 2.612231 seconds.
安装：
pip install pytictoc
有关详细信息，请参阅PyPi页面。
要深入了解递归调用的每个函数，请执行以下操作：
%load_ext snakeviz
%%snakeviz
它只需要在Jupyter笔记本中使用这两行代码，就可以生成一个很好的交互图。例如：
这是代码。同样，以%开头的2行是使用snakeviz所需的唯一额外代码行：
# !pip install snakeviz
%load_ext snakeviz
import glob
import hashlib
%%snakeviz
files = glob.glob('*.txt')
def print_files_hashed(files):
for file in files:
with open(file) as f:
print(hashlib.md5(f.read().encode('utf-8')).hexdigest())
print_files_hashed(files)
在笔记本外运行snakeviz似乎也是可能的。更多信息请访问snakeviz网站。
您可以使用Benchmark Timer（免责声明：我是作者）：
基准计时器使用BenchmarkTimer类来测量执行某段代码所需的时间。这比内置的timeit函数具有更大的灵活性，并且与其他代码在相同的范围内运行。安装pip安装git+https://github.com/michaelitvin/benchmark-timer.git@main#egg=基准计时器用法单次迭代示例从benchmark_timer导入BenchmarkTimer导入时间使用BenchmarkTimer（name=“MySimpleCode”）作为tm，tm.single_ieration（）：睡眠时间（.3）输出：正在对标MySimpleCode。。。MySimpleCode基准：n_iters=1 avg=0.300881s std=0.000000s range=[0.3000881s ~ 0.300881s]多次迭代示例从benchmark_timer导入BenchmarkTimer导入时间使用BenchmarkTimer（name=“MyTimedCode”，print_iters=True）作为tm：对于tm迭代中的timing_iteration（n=5，预热=2）：定时重复：睡眠时间（.1）打印（“\n===============\n”）print（“定时列表：”，列表（tm.timenings.values（）））输出：正在对标MyTimedCode。。。[MyTimedCode]iter=0耗时0.099755s（预热）[MyTimedCode]iter=1耗时0.100476秒（预热）[MyTimedCode]iter=2耗时0.100189秒[MyTimedCode]iter=3耗时0.099900s[MyTimedCode]iter=4耗时0.100888秒MyTimedCode基准：n_iters=3 avg=0.100326s std=0.000414s range=[0.099900s ~ 0.100888s]===================时间列表：[0.1001885000000001，0.09990049999999995，0.10088760000000008]
