在 Python 中准确测量时间：time.clock() 与 time.time()

确定最合适的计时方法Python 需要理解 time.clock() 和 time.time() 之间的区别。

time.clock() 与 time.clock() 之间的区别time.time()

在 3.3 之前的 Python 版本中，time.clock() 主要用于基准测试。它提供了一种测量处理器所用时间的方法，包括用户时间和系统时间。相反，time.time() 测量自纪元以来的实际挂钟时间，提供更高的精度，特别是对于 Windows 系统。

弃用 time.clock()

从 Python 3.3 开始，time.clock() 已被弃用，并计划在未来版本中删除。相反，我们鼓励开发人员使用 time.process_time() 或 time.perf_counter() 来获得类似的功能。

推荐替代方案

• time .process_time() 测量进程的累积执行时间并且跨进程更加一致systems.
• time.perf_counter() 在支持的平台上报告亚微秒精度的高分辨率挂钟时间。

示例使用情况

import time

start = time.process_time()
# Perform some tasks
elapsed = time.process_time() - start

print("Process execution time:", elapsed)

附加选项

timeit模块提供了一种便捷的方法来对代码片段进行基准测试并更准确地确定其执行时间。它采用固定大小的输入并测量多次迭代的平均运行时间。

总之，在 Python 中测量时间时，建议使用 time.process_time() 或 time.perf_counter() 而不是已弃用的 time.clock()。为了获得更高的精度，可以利用 timeit 模块进行代码基准测试。