在 Python 中如何准确地测量代码执行时间？

在Python中，有多种方法可以准确地测量代码的执行时间。以下是一些常用的方法：

1. 使用time模块：time模块提供了一些函数来测量经过的时间，例如time.time()和time.perf_counter()。time.time()提供次秒精度，但精度因平台而异1311。time.perf_counter()则是用来精确测量代码执行时间的计时函数，它返回从某个固定但随机选取的时间点到函数被调用时的总时间，以浮点秒表示9。

2. 使用timeit模块：timeit模块提供了一种简单的方法来计算一小段Python代码的耗时。它允许创建一个Timer实例，并使用repeat()或timeit()方法来执行代码多次，以获得更准确的平均执行时间345。timeit模块还提供了命令行接口，可以直接在命令行中使用，也可以通过导入模块进行调用14。

3. 使用cProfile模块和line_profiler库：这些工具可以提供更详细的性能分析，包括每个函数的调用次数和执行时间。cProfile是Python标准库中的一个模块，而line_profiler是一个第三方库，它们可以帮助开发者找出程序中的性能瓶颈2。

4. 多次重复计时：由于系统负载和其他程序的影响，单次计时可能不够准确。为了获得更精确的结果，可以多次重复计时并使用最佳时间。timeit模块的-r选项允许指定重复次数，默认为5次81819。

5. 使用default_timer：default_timer()函数可以测量可能受到在同一台机器上运行的其他程序影响的时间。在需要精确计时时，最好的做法是重复几次计时并使用最佳时间1819。

6. 使用time.process_time()：这个函数可以用来测量CPU时间，它只计算程序执行的时间，不包括睡眠时间1819。

通过这些方法，开发者可以根据实际需要选择合适的工具来测量程序的执行时间，从而优化程序的性能1517。