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
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。
正确答案:它们都是相同长度的分数。
但如果主题是时间，哪个更快?
一个小测试案例:
import timeit
import time
clock_list = []
time_list = []
test1 = """
def test(v=time.clock()):
s = time.clock() - v
"""
test2 = """
def test(v=time.time()):
s = time.time() - v
"""
def test_it(Range) :
for i in range(Range) :
clk = timeit.timeit(test1, number=10000)
clock_list.append(clk)
tml = timeit.timeit(test2, number=10000)
time_list.append(tml)
test_it(100)
print "Clock Min: %f Max: %f Average: %f" %(min(clock_list), max(clock_list), sum(clock_list)/float(len(clock_list)))
print "Time Min: %f Max: %f Average: %f" %(min(time_list), max(time_list), sum(time_list)/float(len(time_list)))
我不是在瑞士实验室工作，但我做过测试。
基于这个问题:time.clock()比time.time()更好
编辑:time.clock()是内部计数器，所以不能在外部使用，得到限制最大32位浮点数，如果不存储第一个/最后一个值，就不能继续计数。不能合并另一个计数器…
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。
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
