from time import sleep就是从time模块中引入sleep函数，使用sleep函数可以让程序休眠（推迟调用线程的运行）。
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具体方法：
1，sleep（时间）。
2，#如果之前引入了time模块，使用time.sleep(时间)语句即可，不需要import这个语句。
3，#具体用法见下其中“时间”以秒为单位，可以是小数，0.1秒则代表休眠100毫秒。
扩展资料：
使用Python编程时的注意事项：
1，初始变化量：
在Python里，一个表达式中的名字在它被赋值之前是没法使用的。这是有意而为的：这样能避免一些输入失误，同时也能避免默认究竟应该是什么类型的问题（0，None，””，[]，?）。记住把计数器初始化为0，列表初始化为[]，以此类推。
2，从第一列开始：
确保把顶层的，未嵌套的代码放在最左边第一列开始。这包括在模块文件中未嵌套的代码，以及在交互提示符中未嵌套的代码。Python使用缩进的办法来区分嵌套的代码段，因此在代码左边的空格意味着嵌套的代码块。除了缩进以外，空格通常是被忽略掉的。
3，缩进一致：
在同一个代码块中避免讲tab和空格混用来缩进，除非知道运行自己的代码的系统是怎么处理tab的。否则的话，在自己的编辑器里看起来是tab的缩进也许Python看起来就会被视作是一些空格。保险起见，在每个代码块中全都是用tab或者全都是用空格来缩进；用多少由自己决定。
4，在函数调用时使用括号：
无论一个函数是否需要参数，必须要加一对括号来调用它。即，使用function()，而不是function。Python的函数简单来说是具有特殊功能的对象，而调用是用括号来触发的。像所有的对象一样，它们也可以被赋值给变量，并且间接的使用它们：x=function:x()。
使用timeit模块，先介绍下：
timeit 模块
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。
再给你个例子，你就知道怎么做了。
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/bin/env python
def test1():
n=0
for i in range(101):
n+=i
return n
def test2():
return sum(range(101))
def test3():
return sum(x for x in range(101))
if __name__=='__main__':
from timeit import Timer
t1=Timer("test1()","from __main__ import test1")
t2=Timer("test2()","from __main__ import test2")
t3=Timer("test3()","from __main__ import test3")
print t1.timeit(1000000)
print t2.timeit(1000000)
print t3.timeit(1000000)
print t1.repeat(3,1000000)
print t2.repeat(3,1000000)
print t3.repeat(3,1000000)
那就是profile和cProfile模块：
import cProfile
cProfile.run('function....')
另外，time模块，在不同的函数的开头和结尾分别计时，然后将两个时间相减，就可以获得这段函数的运行时间了，然后在看哪段函数占的时间比较大：
import time
t1=time.time()
##you function segment here
t2=time.time()
timediff=t2-t1
我们来讨论下python的两种最重要的内置数据类型列表list和字典dict上，各种操作的复杂度。
list列表数据类型常用操作性能：
1、按索引取值和赋值（v=a[i]，a[i]=v）
由于列表的随机访问特性，这两个操作执行时间与列表大小无关，均为O（1）
2、列表的曾长，可以选择append()和_add_() "+"
list.append(v)的执行时间O(1)
list = list + [v]，执行时间是O(n+k)，因为新增了一个新的列表，其中k是被加的列表长度
举例：4种生成前n个整数列表的方法
如图：
我们可以计算一下这四个函数的耗时，如下
执行结果：
我们可以看到，4种方法运行时间差别很大，test1使用列表连接最慢，而test4使用list range最快，速度相差近200倍。
如下图，我们总结下list基本操作的性能如何：
上图可知pop()从列表末尾移除元素O(1),但是pop(i)从列表中间移除元素要O(n)，为什么呢？
因为从中部移除元素，要把移除元素后面的元素全部向前挪一位，才保证了列表按索引取值和赋值很快，达到O(1)。
dict数据类型：
字典和列表不同，dict根据key找到value，而list根据index。
字典最常用的取值get和赋值set，其性能为O(1),而contain(in)操作判断字典是否存在某个key，其性能也是O(1)
list和dict的in操作对比：
设计一个性能试验，验证list中检索一个值，对比dict中检索一个值的耗时对比。如下程序：
如果如下：
可见list的in操作复杂度为O(n)
PS：大家可以去python官方的算法复杂度网站看看：
