在Python中使用哪个更好?Time.clock()还是time.time()?哪一种更准确?

例如:

start = time.clock()
... do something
elapsed = (time.clock() - start)

vs.

start = time.time()
... do something
elapsed = (time.time() - start)

当前回答

简单的答案是:大多数时候time.clock()会更好。 然而,如果你正在为某些硬件计时(例如你在GPU中放入的某些算法),那么time.clock()将摆脱这个时间,而time.time()是唯一剩下的解决方案。

注意:无论使用何种方法,计时将取决于您无法控制的因素(进程何时切换,频率如何,……),这对于time.time()来说更糟糕,但对于time.clock()也存在,因此您永远不应该只运行一个计时测试,而是始终运行一系列测试并查看时间的均值/方差。

其他回答

正如其他人所注意到的,time.clock()已被弃用,取而代之的是time.perf_counter()或time.process_time(),但Python 3.7通过time.perf_counter_ns()、time.process_time_ns()和time.time_ns()以及其他3个函数引入了纳秒分辨率计时。

PEP 564中详细介绍了这6个新的纳秒分辨率函数:

time.clock_gettime_ns (clock_id) 时间。clock_settime_ns (clock_id、时间:int) time.monotonic_ns () time.perf_counter_ns () time.process_time_ns () time.time_ns () 这些函数类似于没有_ns后缀的版本,但是 返回一个纳秒数作为Python int。

正如其他人也注意到的那样,使用timeit模块为函数和小代码段计时。

在Linux上,time()比clock()具有更好的精度。Clock()的精度小于10毫秒。而time()提供完美的精度。 我的测试用的是CentOS 6.4和python 2.6

using time():

1 requests, response time: 14.1749382019 ms
2 requests, response time: 8.01301002502 ms
3 requests, response time: 8.01491737366 ms
4 requests, response time: 8.41021537781 ms
5 requests, response time: 8.38804244995 ms

使用时钟():

1 requests, response time: 10.0 ms
2 requests, response time: 0.0 ms 
3 requests, response time: 0.0 ms
4 requests, response time: 10.0 ms
5 requests, response time: 0.0 ms 
6 requests, response time: 0.0 ms
7 requests, response time: 0.0 ms 
8 requests, response time: 0.0 ms

简单的答案是:大多数时候time.clock()会更好。 然而,如果你正在为某些硬件计时(例如你在GPU中放入的某些算法),那么time.clock()将摆脱这个时间,而time.time()是唯一剩下的解决方案。

注意:无论使用何种方法,计时将取决于您无法控制的因素(进程何时切换,频率如何,……),这对于time.time()来说更糟糕,但对于time.clock()也存在,因此您永远不应该只运行一个计时测试,而是始终运行一系列测试并查看时间的均值/方差。

简单回答:在Python中使用time.clock()进行计时。

在*nix系统上,clock()返回处理器时间为浮点数,以秒表示。在Windows上,它以浮点数的形式返回自第一次调用此函数以来所经过的秒数。

time()返回自纪元以来的秒数,以UTC为单位,作为浮点数。不能保证您将获得比1秒更好的精度(即使time()返回一个浮点数)。还要注意,如果在两次调用该函数之间设置了系统时钟,那么第二次函数调用将返回一个较低的值。

其他人回答了re: time.time() vs. time.clock()。

但是,如果您是为了基准测试/分析目的而对代码块的执行进行计时,则应该查看timeit模块。