正确答案:它们都是相同长度的分数。

但如果主题是时间，哪个更快?

一个小测试案例:

import timeit
import time

clock_list = []
time_list = []

test1 = """
def test(v=time.clock()):
    s = time.clock() - v
"""

test2 = """
def test(v=time.time()):
    s = time.time() - v
"""
def test_it(Range) :
    for i in range(Range) :
        clk = timeit.timeit(test1, number=10000)
        clock_list.append(clk)
        tml = timeit.timeit(test2, number=10000)
        time_list.append(tml)

test_it(100)

print "Clock Min: %f Max: %f Average: %f" %(min(clock_list), max(clock_list), sum(clock_list)/float(len(clock_list)))
print "Time  Min: %f Max: %f Average: %f" %(min(time_list), max(time_list), sum(time_list)/float(len(time_list)))

我不是在瑞士实验室工作，但我做过测试。

基于这个问题:time.clock()比time.time()更好

编辑:time.clock()是内部计数器，所以不能在外部使用，得到限制最大32位浮点数，如果不存储第一个/最后一个值，就不能继续计数。不能合并另一个计数器…

正确答案:它们都是相同长度的分数。

但如果主题是时间，哪个更快?

一个小测试案例:

import timeit
import time

clock_list = []
time_list = []

test1 = """
def test(v=time.clock()):
    s = time.clock() - v
"""

test2 = """
def test(v=time.time()):
    s = time.time() - v
"""
def test_it(Range) :
    for i in range(Range) :
        clk = timeit.timeit(test1, number=10000)
        clock_list.append(clk)
        tml = timeit.timeit(test2, number=10000)
        time_list.append(tml)

test_it(100)

print "Clock Min: %f Max: %f Average: %f" %(min(clock_list), max(clock_list), sum(clock_list)/float(len(clock_list)))
print "Time  Min: %f Max: %f Average: %f" %(min(time_list), max(time_list), sum(time_list)/float(len(time_list)))

我不是在瑞士实验室工作，但我做过测试。

基于这个问题:time.clock()比time.time()更好

编辑:time.clock()是内部计数器，所以不能在外部使用，得到限制最大32位浮点数，如果不存储第一个/最后一个值，就不能继续计数。不能合并另一个计数器…

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。

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。

time.clock()在Python 3.8中被移除，因为它具有平台相关的行为:

在Unix上，返回以秒表示的浮点数形式的当前处理器时间。 在Windows上，此函数以浮点数的形式返回自第一次调用该函数以来经过的时钟秒数 打印(time.clock ());time . sleep (10);print (time.clock ()) # Linux: 0.0382 0.0384 #参见处理器时间 # Windows: 26.1224 36.1566 #见clock Time

那么选择哪个函数呢?

Processor Time: This is how long this specific process spends actively being executed on the CPU. Sleep, waiting for a web request, or time when only other processes are executed will not contribute to this. Use time.process_time() Wall-Clock Time: This refers to how much time has passed "on a clock hanging on the wall", i.e. outside real time. Use time.perf_counter() time.time() also measures wall-clock time but can be reset, so you could go back in time time.monotonic() cannot be reset (monotonic = only goes forward) but has lower precision than time.perf_counter()

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