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
你可以使用timeit。
下面是一个示例，说明如何使用Python REPL测试naive_func，该函数接受参数：
>>> import timeit
>>> def naive_func(x):
... a = 0
... for i in range(a):
... a += i
... return a
>>> def wrapper(func, *args, **kwargs):
... def wrapper():
... return func(*args, **kwargs)
... return wrapper
>>> wrapped = wrapper(naive_func, 1_000)
>>> timeit.timeit(wrapped, number=1_000_000)
0.4458435332577161
若函数并没有任何参数，那个么就不需要包装函数。
其他回答
你可以使用timeit。
下面是一个示例，说明如何使用Python REPL测试naive_func，该函数接受参数：
>>> import timeit
>>> def naive_func(x):
... a = 0
... for i in range(a):
... a += i
... return a
>>> def wrapper(func, *args, **kwargs):
... def wrapper():
... return func(*args, **kwargs)
... return wrapper
>>> wrapped = wrapper(naive_func, 1_000)
>>> timeit.timeit(wrapped, number=1_000_000)
0.4458435332577161
若函数并没有任何参数，那个么就不需要包装函数。
除了ipython中的%timeit之外，您还可以使用%%timeit进行多行代码片段：
In [1]: %%timeit
...: complex_func()
...: 2 + 2 == 5
...:
...:
1 s ± 1.93 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
同样，它也可以以同样的方式在jupyter笔记本中使用，只需将magic%%timeit放在单元格的开头。
在python3上：
from time import sleep, perf_counter as pc
t0 = pc()
sleep(1)
print(pc()-t0)
优雅而短小。
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。
对于Python 3
如果使用时间模块，则可以获取当前时间戳，然后执行代码，然后再次获取时间戳。现在，所用时间将是第一个时间戳减去第二个时间戳：
import time
first_stamp = int(round(time.time() * 1000))
# YOUR CODE GOES HERE
time.sleep(5)
second_stamp = int(round(time.time() * 1000))
# Calculate the time taken in milliseconds
time_taken = second_stamp - first_stamp
# To get time in seconds:
time_taken_seconds = round(time_taken / 1000)
print(f'{time_taken_seconds} seconds or {time_taken} milliseconds')
