Big O符号是用于描述算法时间复杂度的一种符号。在Python中，可以通过以下代码示例来计算函数的时间复杂度：

# 假设我们要计算以下函数的时间复杂度： 
def find_sum(n):
    """
    计算1到n的和
    """
    sum = 0
    for i in range(1, n+1):
        sum += i
    return sum

# 定义一个函数来计算时间复杂度
def time_complexity(func, args, n):
    """
    计算函数func执行args参数的时间复杂度
    """
    import time
    start = time.time()
    func(args)
    end = time.time()
    return (end - start) / n

# 测试函数的时间复杂度
t = time_complexity(find_sum, 100000, 10)
print("时间复杂度为O({:.6f})".format(t))

在这个代码示例中，我们使用了time_complexity函数来计算find_sum函数的时间复杂度。该函数的参数分别为要计算时间复杂度的函数、函数参数和n。其中n用于控制计算时间的次数，以提高计算结果的准确性。最后，我们使用了格式化字符串来打印时间复杂度的结果。