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在 Python 中计算代码段的运行时间，可以使用 time 模块或 timeit 模块。以下是几种常见方法，按场景分类：

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方法 1：基础计时（time.time()）

适用于简单场景，计算代码块的 实际运行时间（挂钟时间）。

import time# 记录开始时间
start_time = time.time()# 你的代码段
for _ in range(1000000):pass  # 这里替换为你的代码# 记录结束时间
end_time = time.time()# 计算运行时间（秒）
elapsed_time = end_time - start_timeprint(f"开始时间: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(start_time))}")
print(f"结束时间: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(end_time))}")
print(f"运行时长: {elapsed_time:.6f} 秒")

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方法 2：高精度计时（time.perf_counter()）

适合需要 高精度计时 的场景（如性能测试），避免系统时间调整的影响。

import timestart = time.perf_counter()  # 高精度计时起点# 你的代码段
sum(range(1000000))end = time.perf_counter()
print(f"运行时长: {end - start:.8f} 秒")  # 显示更精确的小数位

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方法 3：代码块计时（上下文管理器）

封装为 可重用的计时工具，方便多次调用。

import time
from contextlib import contextmanager@contextmanager
def timer():start = time.perf_counter()yield  # 在此处插入被计时代码end = time.perf_counter()print(f"运行时长: {end - start:.6f} 秒")# 使用示例
with timer():# 你的代码段result = [x**2 for x in range(10000)]

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方法 4：函数计时装饰器

为函数添加计时功能，适合 快速测试函数执行时间。

import timedef time_it(func):def wrapper(*args, **kwargs):start = time.perf_counter()result = func(*args, **kwargs)end = time.perf_counter()print(f"函数 {func.__name__} 运行时长: {end - start:.6f} 秒")return resultreturn wrapper# 使用示例
@time_it
def my_function():total = 0for i in range(1000000):total += ireturn totalmy_function()

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方法 5：使用 timeit 模块

适合 多次运行代码取平均时间，排除偶然误差。

import timeitcode_to_test = """
result = []
for i in range(1000):result.append(i**2)
"""# 默认执行次数为 10000 次，可自定义
time = timeit.timeit(stmt=code_to_test, number=100)
print(f"平均每次运行时间: {time / 100:.6f} 秒")

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关键区别：

方法 特点 适用场景
time.time() 简单，但精度低（受系统时间影响） 粗略计时
time.perf_counter 高精度，计算实际耗时（包括睡眠时间） 性能测试
time.process_time 计算 CPU 时间（不包括睡眠） 分析 CPU 占用
timeit 多次运行取平均，排除干扰 基准测试和代码优化

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高级技巧：格式化时间输出

elapsed = 123.456789
# 转换为小时、分钟、秒
hours = int(elapsed // 3600)
minutes = int((elapsed % 3600) // 60)
seconds = elapsed % 60
print(f"{hours}小时 {minutes}分钟 {seconds:.2f}秒")
输出：0小时 2分钟 3.46秒

根据需求选择最适合的方法即可！