Python的time.clock()与time.time()的准确性？

Question

在Python中，哪个更好地用于计时？time.clock（）或time.time（）？哪一个更准确？

例如：

start = time.clock()
... do something
elapsed = (time.clock() - start)

与

start = time.time()
... do something
elapsed = (time.time() - start)

Answer 1

简单的回答是：大多数时候time.clock()会更好。 但是，如果您正在为某些硬件计时（例如，您在GPU中放入的某个算法），那么time.clock()将摆脱这一次，而time.time()是唯一剩下的解决方案。

注意：无论使用什么方法，计时将取决于您无法控制的因素（进程何时切换，切换频率，…），这对于time.time()来说更糟，但对于time.clock()来说也存在，因此您不应只运行一个计时测试，而应始终运行一系列测试并查看时间的平均值/方差。

Answer 2

从3.3开始，time.clock() is deprecated，建议改用time.process_time()或time.perf_counter()。

之前在2.7中，根据time module 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，还有用于基准代码段的timeit模块。

Answer 3

Others回答了re:time.time()对time.clock()。

但是，如果您正为基准测试/分析目的对代码块的执行进行计时，则应该查看^{} module。