Python代码运行时间获取方式详解
在编写Python代码时，我们常常需要了解代码的运行时间，以便分析和优化程序性能。本文将详细介绍几种常用的获取Python代码运行时间的方式。
使用time模块
time模块是Python提供的一个用于操作时间的标准库。我们可以使用time模块中的time()函数来获取当前的时间戳，从而计算代码运行的时间差。
import time
start_time = time.time()
# 在这里写下你的代码
end_time = time.time()
run_time = end_time - start_time
print("代码运行时间为：", run_time, "秒")
上面的代码中，我们先使用time()函数获取代码开始执行时的时间戳，然后执行需要计时的代码，最后再使用time()函数获取代码执行完成时的时间戳，两者相减就可以得到代码的运行时间。
使用timeit模块
timeit模块是Python提供的一个用于测量代码执行时间的库。它可以在多次执行代码的基础上计算平均运行时间，并可以指定执行的次数。
使用timeit模块的主要步骤如下：
创建timeit.Timer对象，将待测量的代码作为参数传入
调用Timer对象的timeit()方法，传入测试的次数和重复次数
获取代码的运行时间
import timeit
code = '''
# 在这里写下你的代码
'''
t = timeit.Timer(code)
# 测试10次，重复5次
run_time = t.timeit(number=10, repeat=5)
print("代码运行时间为：", run_time/10, "秒")
上面的代码中，我们首先将待测量的代码作为字符串赋值给code变量，然后创建timeit.Timer对象，并将code作为参数传入。接下来，我们调用timeit()方法，指定测试的次数和重复次数，并将结果除以测试次数得到平均运行时间。
使用time.process_time()函数
time模块中的process_time()函数可以用来获取进程的执行时间。它可以精确计时，不受系统时间的影响，适用于对代码执行时间进行精确测量的场景。
import time
start_time = time.process_time()
# 在这里写下你的代码
end_time = time.process_time()
run_time = end_time - start_time
print("代码执行时间为：", run_time, "秒")
上面的代码中，我们使用process_time()函数获取代码开始执行时的进程时间，然后执行需要计时的代码，最后再使用process_time()函数获取代码执行完成时的进程时间，两者相减就可以得到代码的执行时间。
总结
本文介绍了三种常用的获取Python代码运行时间的方式：使用time模块、使用timeit模块和使用time.process_time()函数。根据实际需要选择合适的方式来测量代码的运行时间，在进行性能优化时，可以通过对比不同代码实现的运行时间来找出耗时较多的部分，从而进行针对性的优化。