从3.3开始，time.clock()已弃用，建议使用time.process_time()或time.perf_counter()。

在2.7之前，根据time模块docs:

time.clock() On Unix, return the current processor time as a floating point number expressed in seconds. The precision, and in fact the very definition of the meaning of “processor time”, depends on that of the C function of the same name, but in any case, this is the function to use for benchmarking Python or timing algorithms. On Windows, this function returns wall-clock seconds elapsed since the first call to this function, as a floating point number, based on the Win32 function QueryPerformanceCounter(). The resolution is typically better than one microsecond.

此外，还有timeit模块用于对代码段进行基准测试。

据我所知，time.clock()具有系统所允许的最大精度。

有一件事要记住: 修改系统时间会影响time.time()，但不会影响time.clock()。

我需要控制一些自动测试的执行。如果测试用例的一个步骤所花费的时间超过了给定的时间量，那么该TC就会中止以继续进行下一个步骤。

但是有时需要一个步骤来更改系统时间(检查被测试应用程序的调度器模块)，因此在几个小时后设置系统时间后，TC超时，测试用例被终止。我必须从time.time()切换到time.clock()来正确处理这个问题。

对比Ubuntu Linux和Windows 7的测试结果。

在Ubuntu上

>>> start = time.time(); time.sleep(0.5); (time.time() - start)
0.5005500316619873

Windows 7操作系统

>>> start = time.time(); time.sleep(0.5); (time.time() - start)
0.5

这种差异是平台特有的。

例如，clock()在Windows上与Linux上有很大不同。

对于您描述的这类示例，您可能希望使用"timeit"模块。

这取决于你在乎什么。如果您指的是WALL TIME(即墙上时钟上的时间)，则TIME .clock()不能提供精度，因为它可能管理CPU时间。