我正在 Windows 上用 python 编程，希望准确测量函数运行所需的时间。我编写了一个函数“time_it”，它接受另一个函数，运行它，并返回运行所花费的时间。
def time_it(f, *args):
start = time.clock()
f(*args)
return (time.clock() - start)*1000
我调用了 1000 次并对结果进行平均。 （最后的 1000 常数是以毫秒为单位给出答案。）
这个函数似乎可以工作，但我有一种挥之不去的感觉，我做错了什么，而且通过这种方式，我使用的时间比函数运行时实际使用的时间还要多。
是否有更标准或可接受的方法来做到这一点？
当我将测试函数更改为调用打印以使其需要更长的时间时，我的 time_it 函数返回平均 2.5 毫秒，而 cProfile.run('f()') 返回平均 7.0 毫秒。我认为我的函数会高估时间（如果有的话），这里发生了什么？
另请注意，我关心的是函数之间的相对时间，而不是绝对时间，因为这显然会根据硬件和其他因素而变化。
Use the timeit module http://docs.python.org/library/timeit.html来自Python标准库。
基本用法：
from timeit import Timer
# first argument is the code to be run, the second "setup" argument is only run once,
# and it not included in the execution time.
t = Timer("""x.index(123)""", setup="""x = range(1000)""")
print t.timeit() # prints float, for example 5.8254
# ..or..
print t.timeit(1000) # repeat 1000 times instead of the default 1million
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