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。

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。

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。

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()。

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。

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。