打印 Python 程序运行时间
在编程中，我们经常需要知道某个功能或代码块的执行时间，以便优化程序或者比较不同实现的效率。Python 提供了多种方式来测量程序的运行时间。本文将介绍几种常见的方法，并给出相应的代码示例。
time 模块
Python 的 time 模块是一个简单易用的工具，可以用来测量程序的运行时间。其中，time.time() 函数可以返回当前时间的时间戳，以秒为单位。我们可以在代码的开始和结束处分别调用该函数，并计算二者之差，得到程序的运行时间。
import time
start_time = time.time()
# 在这里插入你的代码
end_time = time.time()
run_time = end_time - start_time
print("程序运行时间：", run_time, "秒")
通过运行以上代码，就可以得到代码块的运行时间。需要注意的是，由于时间戳的精度有限，运行时间的计算结果可能会存在一定的误差。
timeit 模块
Python 还提供了 timeit 模块，它可以更加精确地测量代码的运行时间，并且可以多次运行同一个代码块，从而得到更准确的结果。timeit 模块提供了 timeit.timeit() 函数，可以接收一个字符串形式的代码块作为参数，并返回代码块的运行时间。
import timeit
code_to_test = """
# 在这里插入你的代码
"""
run_time = timeit.timeit(code_to_test, number=10000)
print("程序运行时间：", run_time, "秒")
在上述代码中，number 参数表示运行代码块的次数，可以根据需要进行调整。timeit 模块会自动选择一个合适的计时方法，确保得到准确的结果。
perf_counter 方法
Python 3.3 引入了 perf_counter 方法，它提供了一个更加精确的计时器，用于测量短时间间隔。perf_counter 方法返回一个高精度的时间戳，可以用于计算程序的运行时间。
import time
start_time = time.perf_counter()
# 在这里插入你的代码
end_time = time.perf_counter()
run_time = end_time - start_time
print("程序运行时间：", run_time, "秒")
与 time.time() 方法相比，perf_counter 方法的计时精度更高。
代码示例
下面给出一个简单的代码示例，演示了如何使用上述方法来测量一个函数的运行时间。
import time
def my_function():
for _ in range(1000000):
pass
start_time = time.time()
my_function()
end_time = time.time()
run_time = end_time - start_time
print("函数运行时间：", run_time, "秒")
通过运行上述代码，可以得到函数 my_function() 的运行时间。你可以将你的代码替换到 my_function() 中，来测量自己的函数的运行时间。
总结
本文介绍了几种测量 Python 程序运行时间的方法，包括使用 time 模块、timeit 模块和 perf_counter 方法。通过测量程序运行时间，我们可以更好地优化代码，提高程序的效率。希望本文对你理解和应用运行时间的测量有所帮助！
