使用pandas的to_datetime函数处理开始结束时间然后相减即是时间跨度/时间差，e.g.
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import pandas as pd
print(pd.to_datetime('2021-11-11')-pd.to_datetime('2021-12-12')
print('明年双十一双十二的时间差')
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)
使用time.time来统计函数的执行时间，程序只会执行一次，存在很大的随机因素。
timtit包就可以重复执行函数多次，然后将多次执行结果取平均值。相比起来更优。
然而程序执行时间很大程度还受计算机性能的影响，衡量程序好坏更靠谱的手段是计算时间复杂度。
这需求折腾了我半天..
import time
import datetime as datetime
def late_time(time2):
# 先获得时间数组格式的日期
#time2是外部传入的任意日期
now_time = datetime.datetime.strptime(time2, '%Y-%m-%d')
#如需求是当前时间则去掉函数参数改写 为datetime.datetime.now()
threeDayAgo = (now_time - datetime.timedelta(days =30))
# 转换为时间戳
timeStamp =int(time.mktime(threeDayAgo.timetuple()))
# 转换为其他字符串格式
otherStyleTime = threeDayAgo.strftime("%Y-%m-%d")
return otherStyleTime
a = late_time("2019-3-30")
print(a)# 打印2018-02-28
