（1）在程序启动时获得当前时间：
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recordTime = time.time()
（2）同时获得当前时间的格式化串：
startTime = time.strftime("%H%M%S")
（3）在主循环中按秒进行判断：
timeGap = time.time() - recordTime
if timeGap = 1: #这是按1秒设置的，可以根据实际需要设置
recordTime += timeGap
showTime_String = get_lapseTime(startTime, time.strftime("%H%M%S"))
（4）函数：
def get_lapseTime(aTime, bTime):
aNum = 3600 * int(aTime[:2]) + 60 * int(aTime[2:4]) + int(aTime[-2:])
bNum = 3600 * int(bTime[:2]) + 60 * int(bTime[2:4]) + int(bTime[-2:])
gapH = (bNum - aNum) // 3600
gapM = ((bNum - aNum) % 3600) // 60
gapS = ((bNum - aNum) % 3600) % 60
gapTime = "%02d:%02d:%02d"%(gapH,gapM,gapS)
return(gapTime)
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。
1. 使用装饰器来衡量函数执行时间
有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：
import time
from functoolsimport wraps
import random
def fn_timer(function):
@wraps(function)
def function_timer(*args, **kwargs):
t0= time.time()
result= function(*args, **kwargs)
t1= time.time()
print("Total time running %s: %s seconds" %
(function.__name__, str(t1- t0))
)
return result
return function_timer
@fn_timer
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds
使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了
或者
# 可监控程序运行时间
import time
import random
def clock(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time= time.time()
result= func(*args, **kwargs)
end_time= time.time()
print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))
return result
return wrapper
@clock
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出结果：共耗时: 0.65634秒
2. 使用timeit模块
另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。
执行下面的脚本可以运行该模块。
这里的timing_functions是Python脚本文件名称。
在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop
这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒。
如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次。
3. 使用Unix系统中的time命令
然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。
运行time实用工具：
输出结果为：
Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds
real 1.49
user 1.40
sys 0.08
第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：
real表示的是执行脚本的总时间
user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。
sys表示的是执行内核函数消耗的时间。
注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。
因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。
4. 使用cProfile模块
5. 使用line_profiler模块
6. 使用memory_profiler模块
7. 使用guppy包
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)
