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。

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。

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

这取决于你在乎什么。如果您指的是WALL TIME(即墙上时钟上的时间)，则TIME .clock()不能提供精度，因为它可能管理CPU时间。

从3.3开始，time.clock()已弃用，建议使用time.process_time()或time.perf_counter()。

在2.7之前，根据time模块docs:

time.clock() On Unix, return the current processor time as a floating point number expressed in seconds. The precision, and in fact the very definition of the meaning of “processor time”, depends on that of the C function of the same name, but in any case, this is the function to use for benchmarking Python or timing algorithms. On Windows, this function returns wall-clock seconds elapsed since the first call to this function, as a floating point number, based on the Win32 function QueryPerformanceCounter(). The resolution is typically better than one microsecond.

此外，还有timeit模块用于对代码段进行基准测试。

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。