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())

我喜欢datetime模块提供的输出，其中时间增量对象以人类可读的方式显示天、小时、分钟等。

例如：

from datetime import datetime
start_time = datetime.now()
# do your work here
end_time = datetime.now()
print('Duration: {}'.format(end_time - start_time))

样本输出，例如。

Duration: 0:00:08.309267

or

Duration: 1 day, 1:51:24.269711

正如J.F.Sebastian所提到的，这种方法在当地时间可能会遇到一些棘手的情况，因此使用更安全：

import time
from datetime import timedelta
start_time = time.monotonic()
end_time = time.monotonic()
print(timedelta(seconds=end_time - start_time))

对于函数，我建议使用我创建的这个简单的修饰符。

def timeit(method):
    def timed(*args, **kwargs):
        ts = time.time()
        result = method(*args, **kwargs)
        te = time.time()
        if 'log_time' in kwargs:
            name = kwargs.get('log_name', method.__name__.upper())
            kwargs['log_time'][name] = int((te - ts) * 1000)
        else:
            print('%r  %2.22f ms' % (method.__name__, (te - ts) * 1000))
        return result
    return timed

@timeit
def foo():
    do_some_work()

# foo()
# 'foo'  0.000953 ms

只需使用timeit模块。它同时适用于Python 2和Python 3。

import timeit

start = timeit.default_timer()

# All the program statements
stop = timeit.default_timer()
execution_time = stop - start

print("Program Executed in "+str(execution_time)) # It returns time in seconds

它在几秒钟内返回，您可以获得执行时间。这很简单，但您应该在启动程序执行的主函数中编写这些。如果您想获得执行时间，即使在出现错误时，也可以将参数“Start”设置为它，并在那里进行如下计算：

def sample_function(start,**kwargs):
     try:
         # Your statements
     except:
         # except statements run when your statements raise an exception
         stop = timeit.default_timer()
         execution_time = stop - start
         print("Program executed in " + str(execution_time))

要使用metakermit对Python 2.7的更新答案，您需要单调包。

代码如下：

from datetime import timedelta
from monotonic import monotonic

start_time = monotonic()
end_time = monotonic()
print(timedelta(seconds=end_time - start_time))

对于使用Jupyter笔记本的数据人员

在单元格中，可以使用Jupyter的%%time魔术命令来测量执行时间：

%%time
[ x**2 for x in range(10000)]

输出

CPU times: user 4.54 ms, sys: 0 ns, total: 4.54 ms
Wall time: 4.12 ms

这将仅捕获特定单元的执行时间。如果您想捕获整个笔记本（即程序）的执行时间，可以在同一目录中创建一个新笔记本，并在新笔记本中执行所有单元格：

假设上面的笔记本名为example_notebook.ipynb。在同一目录中的新笔记本中：

# Convert your notebook to a .py script:
!jupyter nbconvert --to script example_notebook.ipynb

# Run the example_notebook with -t flag for time
%run -t example_notebook

输出

IPython CPU timings (estimated):
  User   :       0.00 s.
  System :       0.00 s.
Wall time:       0.00 s.