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。

在Unix上，time.clock()测量当前进程已使用的CPU时间量，因此它不适用于测量从过去某个点开始的流逝时间。在Windows上，它将测量自第一次调用函数以来所经过的时钟秒数。在任意一个系统上，time.time()将返回自epoch以来经过的秒数。

如果您正在编写仅用于Windows的代码，则两者都可以工作(尽管您将使用不同的方法- time.clock()不需要减法)。如果要在Unix系统上运行，或者您想要保证可移植的代码，则需要使用time.time()。

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

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

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。