完全编程时间通常指的是从程序开始执行到结束所花费的总时间。这个时间包括了所有必要的计算、输入/输出操作、等待时间等。完全编程时间可以通过以下几种方法来计算：
实际时间
实际时间是指从代码开始执行到完成所需的时间，即真实世界中的时间。这可以通过记录程序开始和结束时的系统时间（如使用`datetime`模块中的`now（）`函数）并计算两者之间的差值来得到。
CPU时间
CPU时间是指程序在CPU上执行所花费的时间，不包括输入/输出操作和其他系统活动。在某些编程语言中，可以通过特定的函数或模块来获取CPU时间，例如Python中的`time`模块。
日志和时间戳
在程序运行过程中，可以记录关键事件的时间戳，然后在程序结束时计算这些时间戳之间的差值，从而得到完全编程时间。
性能分析工具
使用性能分析工具（如Python的`cProfile`模块）可以测量程序中各个函数的执行时间，从而得到整个程序的运行时间。
示例代码
```python
from datetime import datetime, timedelta
获取当前时间
now = datetime.now（）
记录程序开始时间
start_time = datetime.now（）
执行一些操作（例如计算、输入/输出等）
...
记录程序结束时间
end_time = datetime.now（）
计算完全编程时间
total_time = end_time - start_time
输出结果
print（f"完全编程时间： {total_time}"）
```
在这个示例中，我们使用`datetime`模块来记录程序的开始和结束时间，并计算两者之间的差值来得到完全编程时间。这种方法简单且易于实现，适用于大多数编程场景。
建议
选择合适的时间单位：根据实际需求选择合适的时间单位（如秒、毫秒、微秒等），以便更准确地衡量程序的性能。
考虑系统负载：在实际应用中，程序的执行时间可能会受到系统负载和其他外部因素的影响，因此建议在性能关键的场景下进行多次测量并取平均值。
使用专业工具：对于复杂的程序或需要高精度测量的场景，可以使用专业的性能分析工具来获取更详细的时间信息。