在实际问题中，可能会遇到比较解决同一问题的不同方法之间的性能差异。而Python 提供了一个度量工具，为这些问题提供了直接答案。

从查阅资料的情况来看，测试运行时间的调用的模块主要有：time，timeit，datetime，profile 和pstats。其中，profile 和pstats模块提供了针对更大代码块的时间度量工具。以下主要以time，timeit，datetime为例进行说明。

1 time模块测试程序运行时间

在time模块中，计算时间的函数有两个time（）和clock（）。其中，time（time.time()，time返回的是UTC时间（seconds since the 00:00:00 UTC on January 1）。在很多系统，包括windows下精度很差，win32下的精度只有1/18.2秒。不过在Unix/Linux系统下，time()的精度还是很高的。）time()是计算现实世界的时间，而clock（）是cpu 时钟。如果程序计算量不是很大，time（）可能无法计算时间，从而导致程序测试失败。而clock（）是利用cpu 时钟，时间计算精度较高。对比测试程序如下：

import time
#利用time.clock()计时测试
start_time1 = time.clock()
i = 0
string = 'ILoveFishC.com'
while i < len(string):print(i,  end=' ')i += 1
end_time1 = time.clock()
time1 = end_time1-start_time1
print('\nRunning time1:', time1)
#利用time.time()计时测试
start_time2 = time.time()
i = 0
string = 'ILoveFishC.com'
while i < len(string):print(i,  end=' ')i += 1
end_time2 = time.time()
time2 = end_time2-start_time2
print('\nRunning time2:', time2)

输出结果为：

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Running time1: 3.2431984176475974e-05
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Running time2: 0.0

从中可以看出，time.time()用于测试运行时间是有限的，对于某些较短或运算量不大的程序是无法测量的。

2 timeit模块测试程序运行时间

timeit 模块定义了接受两个参数的 Timer 类。两个参数都是字符串。第一个参数是你要计时的语句或者函数。传递给 Timer 的第二个参数是为第一个参数语句构建环境的导入语句。从内部讲， timeit 构建起一个独立的虚拟环境，手工地执行建立语句，然后手工地编译和执行被计时语句。
一旦有了 Timer 对象，最简单的事就是调用 timeit()，它接受一个参数为每个测试中调用被计时语句的次数，默认为一百万次；返回所耗费的秒数。
Timer 对象的另一个主要方法是 repeat()，它接受两个可选参数。第一个参数是重复整个测试的次数，第二个参数是每个测试中调用被计时语句的次数。两个参数都是可选的，它们的默认值分别是 3 和 1000000。 repeat() 方法返回以秒记录的每个测试循环的耗时列表。Python 有一个方便的 min 函数可以把输入的列表返回成最小值，如： min(t.repeat(3, 1000000))
你可以在命令行使用 timeit 模块来测试一个已存在的 Python 程序，而不需要修改代码。

from timeit import Timer
print(Timer("sum(range(100))").timeit())

输出结果为：

1.547405913377044

`3 datetime模块测试程序运行时间`

datetime同样是基于现实时钟的，同样是针对于运算量较大的程序，使用方法如下：

import datetime
def time_1():begin = datetime.datetime.now()sum(range(10000000))end = datetime.datetime.now()time = end - beginreturn timeprint(time_1())

输出结果为：

0:00:00.470582

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