我尝试使用以下脚本找到时间差。

import time

start_time = time.perf_counter()
[main code here]
print (time.perf_counter() - start_time, "seconds")

使用line_profiler。

line_profiler将描述单个代码行执行所需的时间。分析器通过Cython在C语言中实现，以减少分析开销。

from line_profiler import LineProfiler
import random

def do_stuff(numbers):
    s = sum(numbers)
    l = [numbers[i]/43 for i in range(len(numbers))]
    m = ['hello'+str(numbers[i]) for i in range(len(numbers))]

numbers = [random.randint(1,100) for i in range(1000)]
lp = LineProfiler()
lp_wrapper = lp(do_stuff)
lp_wrapper(numbers)
lp.print_stats()

结果将是：

Timer unit: 1e-06 s

Total time: 0.000649 s
File: <ipython-input-2-2e060b054fea>
Function: do_stuff at line 4

Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================
     4                                           def do_stuff(numbers):
     5         1           10     10.0      1.5      s = sum(numbers)
     6         1          186    186.0     28.7      l = [numbers[i]/43 for i in range(len(numbers))]
     7         1          453    453.0     69.8      m = ['hello'+str(numbers[i]) for i in range(len(numbers))]

在IPython中，“timeit”任何脚本：

def foo():
    %run bar.py
timeit foo()

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())

我将这个timing.py模块放入我自己的站点包目录中，并在模块顶部插入导入计时：

import atexit
from time import clock

def secondsToStr(t):
    return "%d:%02d:%02d.%03d" % \
        reduce(lambda ll,b : divmod(ll[0],b) + ll[1:],
            [(t*1000,),1000,60,60])

line = "="*40
def log(s, elapsed=None):
    print line
    print secondsToStr(clock()), '-', s
    if elapsed:
        print "Elapsed time:", elapsed
    print line
    print

def endlog():
    end = clock()
    elapsed = end-start
    log("End Program", secondsToStr(elapsed))

def now():
    return secondsToStr(clock())

start = clock()
atexit.register(endlog)
log("Start Program")

如果程序中有重要的阶段，我也可以在程序中调用timing.log。但仅包括导入计时就可以打印开始和结束时间，以及总运行时间。（请原谅我晦涩难懂的secondsToStr函数，它只是将浮点秒数设置为hh:mm:ss.sss格式。）

注意：上述代码的Python3版本可以在这里找到。

您可以使用Python分析器cProfile来测量CPU时间，以及每个函数内部花费的时间以及每个函数被调用的次数。如果您想在不知道从哪里开始的情况下提高脚本的性能，这非常有用。对另一个堆栈溢出问题的回答很好。查看文档总是很好的。

以下是如何从命令行使用cProfile评测脚本的示例：

$ python -m cProfile euler048.py

1007 function calls in 0.061 CPU seconds

Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 <string>:1(<module>)
 1000    0.051    0.000    0.051    0.000 euler048.py:2(<lambda>)
    1    0.005    0.005    0.061    0.061 euler048.py:2(<module>)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 {execfile}
    1    0.002    0.002    0.053    0.053 {map}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler objects}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}
    1    0.003    0.003    0.003    0.003 {sum}