Python计算程序运行时间的六种方法

1. datetime.datetime.now() 方法

• 返回表示当前地方时的 date 和 time 对象。
• 该方法会在可能的情况下提供比通过 time.time() 时间戳所获时间值更高的精度。

start_time = datetime.datetime.now()
time.sleep(2)
end_time = datetime.datetime.now()
print(end_time1-start_time1)
>>> 0:00:00.258168

2. time.time() 方法

• 返回自纪元以来的秒数作为浮点数，但是时期的具体日期和闰秒的处理取决于使用的平台。比如：在Windows和大多数Unix系统上，纪元是1970年1月1日00:00:00（UTC），并且闰秒不计入自纪元以来的秒数，这也通常被称为Unix时间。
• 时间总是作为浮点数返回，但并非所有系统都提供高于1秒的精度。
• 使用 time_ns() 以避免 float 类型导致的精度损失。

3. time.perf_counter() 方法

（以小数表示的秒为单位）返回一个性能计数器的值，即用于测量较短持续时间的具有最高有效精度的时钟。 它会包括睡眠状态所消耗的时间并且作用于全系统范围。 两次调用之间的差值才是有效的。

4. time.process_time() 方法

（以小数表示的秒为单位）返回当前进程的系统和用户 CPU 时间的总计值。 它不包括睡眠状态所消耗的时间。 根据定义它只作用于进程范围。

5. timeit模块，提供了一种简单的方法来计算一小段 Python 代码的耗时。

import timeit
t = timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
print(t)

• 官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/timeit.html#timeit-examples
• 要让 timeit 模块访问你定义的函数，你可以传递一个包含 import 语句的 setup 参数:

print(timeit.timeit("test()", setup="from __main__ import test"))

• 另一种选择是将 globals() 传递给 globals 参数，这将导致代码在当前的全局命名空间中执行。这比单独指定 import 更方便

print(timeit.timeit('[func(42) for func in (f,g,h)]', globals=globals()))

6. %time

• %time要在ipython下才可以使用。（Jupyter Notebook也是可以用的）
• %time可以测量一行代码执行的时间
• %%time可以测量多行代码执行的时间
• %%timeit可以测量多行代码多次执行后的平均时间（运行 7 轮，每轮 10000 次取平均时间）

%time [x for x in range(1000)]

%%time
li = []
for i in range(1000):
    li.append(i ** 2)

%%timeit
li = []
for i in range(1000):
    li.append(i ** 2)

测试代码：

import time
import timeit
import datetime

def sum():
    s = 0
    for i in range(10000000):
        s += i

start_time1 = datetime.datetime.now()
start_time2 = time.time()
start_time3 = time.perf_counter()
start_time4 = time.process_time()

# 这两种方式都无法正常运行，程序没有任何输出
# t = timeit.timeit('sum()', setup="from __main__ import sum")
# t = timeit.timeit('sum()', globals=globals())
sum()

end_time1 = datetime.datetime.now()
end_time2 = time.time()
end_time3 = time.perf_counter()
end_time4 = time.process_time()

print(f'1. datetime.now() 运行时间是：{end_time1-start_time1}')
print(f'2. time.time() 运行时间是：{end_time2-start_time2}秒')
print(f'3. time.perf_counter() 运行时间是：{end_time3-start_time3}秒')
print(f'4. time.process_time() 运行时间是：{end_time4-start_time4}秒')
# print(f'5. timeit 运行时间是：{t}秒')