前言

Python代码想统计运行时间有很多种方法，这里介绍比较常用的2种方法。方法1，通过代码统计；方法2，通过Pycharm编辑器统计。

统计运行时间是很有意义的，可以比较不同的代码运行耗时，也可以比较不同的方案耗时从而选择效率更高的方案，等等。具体统计方法详见下文。

方法1（推荐）：通过代码统计

步骤

导入time库：import time
代码开始前获取开始时间：start = time.clock()
编写代码
代码结束后获取结束时间：end = time.clock()
计算运行时间：runTime = end - start
输出运行时间：print("运行时间：", runTime)

补充

time.clock()获取的时间单位为s。

完整示例

import time# time.clock()默认单位为s
# 获取开始时间
start = time.clock()
'''
代码开始
'''
sum = 0
for i in range(100):for j in range(100):sum = sum + i + j
print("sum = ", sum)
'''
代码结束
'''
# 获取结束时间
end = time.clock()
# 计算运行时间
runTime = end - start
runTime_ms = runTime * 1000
# 输出运行时间
print("运行时间：", runTime, "秒")
print("运行时间：", runTime_ms, "毫秒")

运行结果

方法2：通过Pycharm编辑器

打开Pycharm编辑器，找到想要运行的脚本，点击Run - Profile 'YourScript'，如图：

同样，点击PyCharm有右上角的带有时间标志的运行按钮也是一样的效果，如图：

随后便可得到分析结果，可查看运行时间，如图：

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方法1（推荐）：通过代码统计

步骤

补充

完整示例

方法2：通过Pycharm编辑器

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