Clock() ->浮点数

返回CPU时间或进程启动后的实时时间 第一次调用clock()。这和系统的精度一样高 记录。

Time() ->浮点数

返回当前时间(以秒为单位)。 如果系统时钟提供，可能会出现几分之一秒。

通常time()更精确，因为操作系统存储进程运行时间的精度与存储系统时间(即实际时间)的精度不同。

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。

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。

我使用这段代码来比较2种方法。我的操作系统是windows 8，处理器核心i5, RAM 4GB

import time

def t_time():
    start=time.time()
    time.sleep(0.1)
    return (time.time()-start)


def t_clock():
    start=time.clock()
    time.sleep(0.1)
    return (time.clock()-start)




counter_time=0
counter_clock=0

for i in range(1,100):
    counter_time += t_time()

    for i in range(1,100):
        counter_clock += t_clock()

print "time() =",counter_time/100
print "clock() =",counter_clock/100

输出:

time() = 0.0993799996376

clock() = 0.0993572257367

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。

Clock() ->浮点数

返回CPU时间或进程启动后的实时时间 第一次调用clock()。这和系统的精度一样高 记录。

Time() ->浮点数

返回当前时间(以秒为单位)。 如果系统时钟提供，可能会出现几分之一秒。

通常time()更精确，因为操作系统存储进程运行时间的精度与存储系统时间(即实际时间)的精度不同。