python测试程序用时时长毫秒

Python测试程序的时间时长可以通过一些工具来测量，例如Python内置的time模块、timeit模块、profile模块等。其中，time模块可以在程序的任意位置插入计时代码，从而测量程序的执行时间。timeit模块则可以执行一段程序多次，并计算出其平均执行时间，从而更加准确地测量程序的性能。最后，profile模块可以跟踪程序中的函数调用，统计每个函数的执行时间和调用次数，从而找到程序的瓶颈。

通常情况下，Python测试程序的时长都是以毫秒或者微秒为单位的。对于较小的程序，可以使用time模块进行计时，并打印出程序的执行时间。例如：

import time

start_time = time.time()

# your program here

end_time = time.time()

time_cost = end_time - start_time

print("The program takes", round(time_cost*1000, 2), "ms to run")

这段代码可以计算出程序执行的时间，并将结果以毫秒为单位打印出来。

对于较大的程序或者需要多次执行的程序，可以使用timeit模块进行性能测试。例如：

import timeit

def func_to_test():
# your program here

time_cost = timeit.timeit(func_to_test, number=100)

print("The program takes", round(time_cost/100, 2), "ms to run per iteration on average")

这段代码会执行程序100次，并计算出其平均执行时间。最后的结果也会以毫秒为单位打印出来。

需要注意的是，Python测试程序的执行时间会受到多种因素的影响，例如程序本身的复杂度、硬件设备的性能、系统负载等。因此，在进行性能测试时，需要进行多次测试，并计算其平均值，以减少误差。除此之外，还可以使用其他工具，例如cProfile、memory_profiler等，从不同的角度对程序进行分析和测试，以找到程序的瓶颈并进行性能优化。