python统计代码运行时间

　　介绍一种比较常用的统计代码运行时间的方法。统计运行时间非常有意义，可以帮助我们优化程序代码，从而选择更优的方案。

python 3.8版本以下，使用time.clock()：

# 导入time库
import time
# 代码开始运行
start = time.clock()

sum = 0
for i in range(1000):
    sum += i
print('sum = ', sum)

# 代码结束运行
end = time.clock()

# 计算运行时间，time.clock()返回单位为秒
print('运行时间为：{}秒'.format(end-start))
print('运行时间为：{}毫秒'.format((end-start) * 1000))

运行结果为：

python 3.8及以上，使用time.perf_counter()：

　　python3.8及以上版本，如果使用time.clock()方法来统计时间，会报错如下：

 　　我们通过查看time.clock()方法源码可以发现，python版本小于3.8，才支持time.clock()方法，3.8版本开始不支持time.clock()方法了，但调用时依然包含该方法，源码如下：

 　　所以python版本大于等于3.8时，我们可以使用time.perf_counter()方法来替换time.clock()方法，统计代码运行时间：

# 导入time库
import time
# 代码开始运行
start = time.perf_counter()

sum = 0
for i in range(1000):
    sum += i
print('sum = ', sum)

# 代码结束运行
end = time.perf_counter()

# 计算运行时间，单位为秒
print('运行时间为：{}秒'.format(end-start))

运行结果为：