Code Runner 的 Execution Time 是最轻量方案，需同时启用 code-runner.showExecutionMessage、设 runInTerminal 和 preserveFocus 为 false，并重载窗口；cProfile 不支持行级计时，适合函数分析；自定义计时用 time.perf_counter()；Code Time/WakaTime 不监控运行时耗时。
Code Runner 的 Execution Time 是最轻量、最直接的方案，但三处配置必须同时生效，缺一不可。
Code Runner 显示 Execution Time 必须满足的三个条件
VS Code 默认不显示代码运行耗时，code-runner.showExecutionMessage 开关只是表象，真正起作用的是它与另外两个设置的组合：
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code-runner.showExecutionMessage必须设为true（默认是false） -
code-runner.runInTerminal建议设为false：设为true会启动外部终端，VS Code 无法捕获输出流，自然不会打印Execution Time: X.XXXs -
code-runner.preserveFocus建议设为false：否则焦点切到终端后，最后一行耗时信息容易被忽略或滚动消失
改完这三项后，必须执行 Ctrl+Shift+P → “Developer: Reload Window” 重载窗口，否则设置不生效。右键 Run Code 才能看到带时间戳的输出。
为什么 cProfile 不适合“一行看耗时”，而适合函数级分析
想在 VS Code 里点一下就看到每行执行多久？不存在——Python 没有行级采样机制，cProfile 也不是为此设计的：
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cProfile统计的是函数调用次数和累计/独占时间，不是语句粒度；它不记录for i in range(1000)这一行本身耗多久，而是记录整个循环体所在的函数开销 - VS Code 内置的 Profiler（调试器中启用
"profile": true）能可视化cProfile结果，但需要手动加断点、启调试会话，无法替代一键运行+耗时反馈 - 强行用
sys.settrace或line_profiler实现行级计时，会拖慢执行 10–100 倍，且输出混乱，不适合日常快速验证
自定义脚本计时：time.perf_counter() vs time.time()
当 Code Runner 不适用（比如要测 subprocess 启动的命令、或需排除解释器冷启动影响），就得自己写计时逻辑：
- 同步脚本首选
time.perf_counter()：它是单调、高精度、专为测量间隔设计的，单位是秒，精度可达纳秒级 -
time.time()适合粗略计时（如任务级耗时），但受系统时钟调整影响，不能用于压测或精确比对 - 别用
time.clock()：Python 3.8+ 已彻底移除
示例：
import time
start = time.perf_counter()
result = sum(i**2 for i in range(10**7))
end = time.perf_counter()
print(f"计算耗时: {end - start:.4f}s")电池/功耗维度的耗时分析不能混用时间追踪插件
Code Time 和 WakaTime 完全不参与代码执行生命周期，它们只监听编辑器事件（文件切换、保存、按键）：
- 你在终端跑
python main.py10 分钟，Code Time一秒钟都不会记——它根本不知道进程存在 -
WakaTime日志（~/.wakatime.log）里永远找不到Execution Time字样，它的数据来源和运行时监控是两套体系 - 试图用 Tasks + WakaTime 组合来“曲线救国”，会因终端启动后编辑器失焦导致自动暂停，这是设计使然，无法绕过
真要关联功耗与执行时间，得靠 Battery Profiler 类插件配合系统级采集（如 Linux perf、Windows powercfg），再把时间戳对齐到日志里——那是另一层基础设施问题，和“运行代码显示耗时”不在同一抽象层级。
