我喜欢简单（python 3）：

from timeit import timeit

timeit(lambda: print("hello"))

单个执行的输出为微秒：

2.430883963010274

说明：timeit默认执行匿名函数100万次，结果以秒为单位。因此，1次执行的结果相同，但平均以微秒为单位。

对于速度较慢的操作，添加较少的迭代次数，否则您可能会一直等待：

import time

timeit(lambda: time.sleep(1.5), number=1)

总迭代次数的输出始终以秒为单位：

1.5015795179999714

（仅使用Ipython）您可以使用%timeit来测量平均处理时间：

def foo():
    print "hello"

然后：

%timeit foo()

结果如下：

10000 loops, best of 3: 27 µs per loop

我们还可以将时间转换为人类可读的时间。

import time, datetime

start = time.clock()

def num_multi1(max):
    result = 0
    for num in range(0, 1000):
        if (num % 3 == 0 or num % 5 == 0):
            result += num

    print "Sum is %d " % result

num_multi1(1000)

end = time.clock()
value = end - start
timestamp = datetime.datetime.fromtimestamp(value)
print timestamp.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

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）。

如何测量两次操作之间的时间。比较两次操作的时间。

import time

b = (123*321)*123
t1 = time.time()

c = ((9999^123)*321)^123
t2 = time.time()

print(t2-t1)

7.987022399902344e-05

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。