以下代码段以可读的<HH:MM:SS>格式打印经过的时间。

import time
from datetime import timedelta

start_time = time.time()

#
# Perform lots of computations.
#

elapsed_time_secs = time.time() - start_time

msg = "Execution took: %s secs (Wall clock time)" % timedelta(seconds=round(elapsed_time_secs))

print(msg)    

from time import time
start_time = time()
...
end_time = time()
time_taken = end_time - start_time # time_taken is in seconds
hours, rest = divmod(time_taken,3600)
minutes, seconds = divmod(rest, 60)

我认为这是最好和最简单的方法：

from time import monotonic

start_time = monotonic()
# something
print(f"Run time {monotonic() - start_time} seconds")

或与装饰师一起：

from time import monotonic
    
def record_time(function):
    def wrap(*args, **kwargs):
        start_time = monotonic()
        function_return = function(*args, **kwargs)
        print(f"Run time {monotonic() - start_time} seconds")
        return function_return
    return wrap

@record_time
def your_function():
    # something

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.

import time

start_time = time.clock()
main()
print(time.clock() - start_time, "seconds")

time.clock（）返回处理器时间，它允许我们仅计算此进程使用的时间（无论如何，在Unix上）。文档中说“无论如何，这是用于Python基准测试或计时算法的函数”

稍后回答，但我使用内置的timeit：

import timeit
code_to_test = """
a = range(100000)
b = []
for i in a:
    b.append(i*2)
"""
elapsed_time = timeit.timeit(code_to_test, number=500)
print(elapsed_time)
# 10.159821493085474

在code_to_test中包装所有代码，包括可能的任何导入。number参数指定代码应该重复的次数。演示