Python的time.clock() vs. time.time()精度?

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

据我所知，time.clock()具有系统所允许的最大精度。

其他回答

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。

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。

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。

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