処理時間の計測には、timeモジュールのtime()関数 もしくは perf_counter()関数を時間計測する２か所で実行し、取得した値の差を計算することで、処理時間（秒単位）が取得できます。

サンプルプログラム

import time

print("time")
for j in range(5):
    start = time.time()
    time.sleep(1)
    print(time.time() - start)

print("perf_counter")
for j in range(5):
    start = time.perf_counter()
    time.sleep(1)
    print(time.perf_counter() - start)

実行結果

time()関数 と perf_counter()関数 とでは、perf_counter()関数の方が高精度らしいのですが、上記のプログラムでは、差がよく分からず。。

注意点

Visual Studio や Visual Studio Codeを使っている場合、デバッグの開始とデバッグなしで開始の２種類の実行方法があります。

（Visual Studioの場合）

（Visual Studio Codeの場合）

デバッグのあり／なしで処理時間に大きな差が出るので、処理時間を計測する場合は、デバッグなしで実行を選択して実行してください。

例えば、以下のようなプログラムを実行し、処理時間を比較すると、

import time

sum = 0
start = time.perf_counter()

for i in range(10000000):
    sum += 1
    
print(time.perf_counter() - start)

処理時間（秒）

Pythonはビルドするわけでは無いので、デバッグあり／なし は処理時間に関係ないと思っていたのですが、特にVisual Studioでは処理時間が大きく異なるので、注意が必要ですね。