给定要计时的函数，

测试.py：

def foo(): 
    # print "hello"   
    return "hello"

使用timeit的最简单方法是从命令行调用它：

% python -mtimeit -s'import test' 'test.foo()'
1000000 loops, best of 3: 0.254 usec per loop

不要尝试使用time.time或time.clock（天真地）来比较函数的速度。他们会给出误导性的结果。

PS.不要将打印语句放在您希望计时的函数中；否则测量的时间将取决于终端的速度。

下面是另一个用于计时代码的上下文管理器-

用法：

from benchmark import benchmark

with benchmark("Test 1+1"):
    1+1
=>
Test 1+1 : 1.41e-06 seconds

或者，如果您需要时间值

with benchmark("Test 1+1") as b:
    1+1
print(b.time)
=>
Test 1+1 : 7.05e-07 seconds
7.05233786763e-07

基准.py：

from timeit import default_timer as timer

class benchmark(object):

    def __init__(self, msg, fmt="%0.3g"):
        self.msg = msg
        self.fmt = fmt

    def __enter__(self):
        self.start = timer()
        return self

    def __exit__(self, *args):
        t = timer() - self.start
        print(("%s : " + self.fmt + " seconds") % (self.msg, t))
        self.time = t

改编自http://dabeaz.blogspot.fr/2010/02/context-manager-for-timing-benchmarks.html

这是一种很晚的反应，但也许对某人来说是有目的的。这是一种我认为非常干净的方法。

import time

def timed(fun, *args):
    s = time.time()
    r = fun(*args)
    print('{} execution took {} seconds.'.format(fun.__name__, time.time()-s))
    return(r)

timed(print, "Hello")

请记住，“print”是Python 3中的函数，而不是Python 2.7中的函数。但是，它可以与任何其他功能一起使用。干杯

以下是我在阅读了许多好答案以及其他几篇文章之后的发现。

首先，如果你在timeit和time.time之间进行辩论，timeit有两个优点：

timeit选择操作系统和Python版本上可用的最佳计时器。然而，timeit禁用垃圾收集，这不是您可能想要或不想要的。

现在的问题是，时间并不是那么简单，因为它需要设置，当你有大量的导入时，事情会变得很糟糕。理想情况下，您只需要一个装饰器或使用块和度量时间。不幸的是，没有内置功能可用于此，因此您有两个选项：

选项1：使用时间预算库

timebudget是一个多功能且非常简单的库，您可以在pip安装后仅在一行代码中使用它。

@timebudget  # Record how long this function takes
def my_method():
    # my code

选项2：使用我的小模块

我创建了一个名为timing.py的计时实用程序模块。只需将这个文件放到项目中并开始使用它。唯一的外部依赖是runstats，它同样很小。

现在，只需在函数前面放置一个装饰器，就可以对任何函数计时：

import timing

@timing.MeasureTime
def MyBigFunc():
    #do something time consuming
    for i in range(10000):
        print(i)

timing.print_all_timings()

如果您想对代码的一部分计时，只需将其放入块中：

import timing

#somewhere in my code

with timing.MeasureBlockTime("MyBlock"):
    #do something time consuming
    for i in range(10000):
        print(i)

# rest of my code

timing.print_all_timings()

优势：

有几个半备份版本，所以我想指出几个亮点：

出于前面描述的原因，请使用timeit中的计时器，而不是time.time。如果需要，可以在计时期间禁用GC。Decorator接受带有命名或未命名参数的函数。能够在块计时中禁用打印（与timing.MeasureBlockTime（）一起使用为t，然后为t.passed）。能够为块计时启用gc。

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。

虽然问题中没有严格要求，但通常情况下，您需要一种简单、统一的方法来递增地测量几行代码之间的经过时间。

如果您使用的是Python 3.8或更高版本，则可以使用赋值表达式（也称为walrus运算符）以相当优雅的方式实现这一点：

import time

start, times = time.perf_counter(), {}

print("hello")
times["print"] = -start + (start := time.perf_counter())

time.sleep(1.42)
times["sleep"] = -start + (start := time.perf_counter())

a = [n**2 for n in range(10000)]
times["pow"] = -start + (start := time.perf_counter())

print(times)

=>

{'print': 2.193450927734375e-05, 'sleep': 1.4210970401763916, 'power': 0.005671024322509766}