我是 Python 新手，对日期/时间文档感到困惑。我想计算执行计算所需的时间。
在java中，我会写：
long timeBefore = System.currentTimeMillis();
doStuff();
long timeAfter = System.currentTimeMillis();
elapsed time = timeAfter - timeBefore;
我确信在 Python 中它更容易。有人可以帮忙吗？
【问题讨论】：
python 中的等价物是：
>>> import time
>>> tic = time.clock()
>>> toc = time.clock()
>>> toc - tic
如果您正在尝试找到性能最佳的方法，那么您可能应该看看timeit。
【讨论】：
clock 更适合这种测量。
timeit，但对于我目前的小练习来说，这就足够了。
time.clock 并非在所有平台上都执行相同的操作。更值得注意的是，在 unix 上，它返回的是处理器时间，而不是时钟时间。
time.clock() 自 Python 3.3 起已弃用，自 Python 3.7 起打印警告。现在推荐的函数是time.process_time() 和time.perf_counter()。见docs.python.org/3/library/time.html#time.clock
基于和更新一些早期响应（感谢：SilentGhost、nosklo、Ramkumar），一个简单的便携式计时器将使用timeit 的default_timer()：
>>> import timeit
>>> tic=timeit.default_timer()
>>> # Do Stuff
>>> toc=timeit.default_timer()
>>> toc - tic #elapsed time in seconds
这将返回经过的挂钟（实际）时间，而不是 CPU 时间。正如timeit documentation 中所述，根据平台选择最精确的可用现实世界计时器。
此外，从 Python 3.3 开始，time.perf_counter 性能计数器提供了相同的功能。在 3.3+ 下 timeit.default_timer() 指的是这个新的计数器。
对于更精确/复杂的性能计算，timeit 包含更复杂的调用，用于自动计时小代码 sn-ps，包括在定义的一组重复上平均运行时间。
【讨论】：
您可以实现两个tic() 和tac() 函数，其中tic() 捕获它被调用的时间，tac() 打印自调用tic() 以来的时间差。这是一个简短的实现：
import time
_start_time = time.time()
def tic():
global _start_time
_start_time = time.time()
def tac():
t_sec = round(time.time() - _start_time)
(t_min, t_sec) = divmod(t_sec,60)
(t_hour,t_min) = divmod(t_min,60)
print('Time passed: {}hour:{}min:{}sec'.format(t_hour,t_min,t_sec))
现在在您的代码中，您可以将其用作：
tic()
do_some_stuff()
tac()
它会输出，例如：
Time passed: 0hour:7min:26sec
【讨论】：
对于 Python 3.3 及更高版本，time.process_time() 非常好：
import time
t = time.process_time()
#do some stuff
elapsed_time = time.process_time() - t
【讨论】：
time.sleep() 时间延迟，我只是尝试用time.sleep() 对其进行测试一分钟，结果很困惑！例如。如果您想以精确的时间间隔重复该过程，例如网络抓取，可以测量 elapsed_time 然后添加适当的time.sleep()延迟
process_time() 获取 URL 到结束键入消息的时间之前经过的时间，不知道发生了什么，文档提到 time.sleep() 延迟被 process_time 忽略，但填充框肯定是正常的处理时间，发送几个 send_keys( ) 来自 selenium 的调用来执行此操作。
【讨论】：
我还需要计算一些代码行的处理时间。所以我尝试了批准的答案，我收到了这个警告。
DeprecationWarning: time.clock has been deprecated in Python 3.3 and will be removed from Python 3.8: use time.perf_counter or time.process_time instead
所以 python 将从Python 3.8 转换为remove time.clock()。您可以从问题#13270 中了解更多信息。此警告建议使用两个函数而不是 time.clock()。在文档中还详细提到了time.clock() 部分中的此警告。
自 3.3 版起已弃用，将在 3.8 版中删除：此函数的行为取决于平台：根据您的要求使用 perf_counter() 或 process_time() 来获得明确定义的行为。
让我们详细了解这两个函数。
返回性能计数器的值（以秒为单位），即具有最高可用分辨率的时钟以测量短持续时间。它确实包括睡眠期间经过的时间，并且是系统范围的。返回值的参考点是未定义的，所以只有两次调用结果的差异才有效。
3.3 版中的新功能。
在 3.10 版中更改：在 Windows 上，该功能现在是系统范围的。
所以如果你想要它为nanoseconds，你可以使用time.perf_counter_ns()，如果你的代码与time.sleep(secs)一致，它也将被计算在内。例如：-
import time
def func(x):
time.sleep(5)
return x * x
lst = [1, 2, 3]
tic = time.perf_counter()
print([func(x) for x in lst])
toc = time.perf_counter()
print(toc - tic)
# [1, 4, 9]
# 15.0041916 --> output including 5 seconds sleep time
返回当前进程的系统和用户 CPU 时间之和的值（以秒为单位）。它不包括睡眠期间经过的时间。根据定义，它是进程范围的。返回值的参考点是未定义的，所以只有两次调用结果的差异才有效。
使用process_time_ns()避免float类型造成的精度损失。
3.3 版中的新功能。
因此，如果您希望它为nanoseconds，则可以使用time.process_time_ns()，如果您的代码与time.sleep(secs) 一致，则不会计算在内。例如：-
import time
def func(x):
time.sleep(5)
return x * x
lst = [1, 2, 3]
tic = time.process_time()
print([func(x) for x in lst])
toc = time.process_time()
print(toc - tic)
# [1, 4, 9]
# 0.0 --> output excluding 5 seconds sleep time
请注意time.perf_counter_ns() 和time.process_time_ns() 都想出Python 3.7。
【讨论】：
python -m timeit -h
【讨论】：
有关如何确定处理时间的更多信息，以及几种方法的比较（一些方法已经在本文的答案中提到） - 具体来说，它们之间的区别：
start = time.time()
与现在已过时的 (as of 3.3, time.clock() is deprecated)
start = time.clock()
在此处查看有关 Stackoverflow 的另一篇文章：
Python - time.clock() vs. time.time() - accuracy?
如果没有别的，这会很好用：
start = time.time()
... do something
elapsed = (time.time() - start)
【讨论】：
如果您想要的只是代码中两点之间的时间（这似乎就是您想要的），我已经编写了 tic() toc() 函数 ala Matlab 的实现。基本用例是：
tic()
''' some code that runs for an interesting amount of time '''
toc()
# OUTPUT:
# Elapsed time is: 32.42123 seconds
超级，非常易于使用，一种即发即弃的代码。它可以在 Github 的 Gist 上找到 https://gist.github.com/tyleha/5174230
【讨论】：
time.time() 不是单调的，不能用于测量时间间隔
time.monotonic，它在 Python 3.3+（我现在使用）中可用。 time.time 不是单调的，因为它依赖于系统时间，可以在运行中修改