Python2/3中的time.clock（）和time.time（）分辨率

Question

我對上述函數的結果的精確度感到非常困惑。
爲了我的文檔不清晰可言，比如這裏有兩句話：

從time模塊文檔

的各種實時功能的精確度可能低於建議表達其價值或論點的單位。 E.g.在大多數Unix系統中，時鐘「滴答」只有每秒50或100次。

從timeit模塊文檔

定義缺省計時器，在一個特定平臺的方式。在Windows上，time.clock（）的粒度爲微秒，但time.time（）的粒度爲1/60秒。 在Unix上，time.clock（）具有1/100秒的粒度，time.time（）更準確。在任一平臺上，default_timer（）都會測量掛鐘時間，而不是CPU時間。這意味着在同一臺計算機上運行的其他進程可能會影響計時。

現在因爲實時，在Unix中，它返回了time.time()，它的分辨率遠遠高於1/100，它怎麼能每秒鐘「嘀」50或100次呢？

總是關於分辨率，我不明白什麼精確的分辨率，我得到調用各項功能，所以我嘗試了以下，我把我的猜測在評論：

>>> time.clock() 
0.038955       # a resolution of microsecond? 
>>> time.time()      
1410633457.0955694     # a resolution of 10-7 second? 
>>> time.perf_counter() 
4548.103329075      # a resolution of 10-9 second (i.e nanosecond)? 

附：這是在Python3.4.0上嘗試的，在Python2中爲time.clock()和time.time()我總是得到6個數字，所以1us精度？

Answer 1

精度與有關，值多少次變化。

如果您可以無限快地調用這些函數中的任何一個，那麼每個函數都會以不同的速率返回一個新值。

因爲每個都返回一個浮點值，它沒有絕對精度，所以你不能從它們的返回值中知道它們的精度。你需要測量這些值隨着時間的推移而變化，以確定它們的精確度。

要顯示的差異，運行：

import time 

def average_deltas(*t): 
    deltas = [t2 - t1 for t1, t2 in zip(t, t[1:])] 
    return sum(deltas)/len(deltas) 

for timer in time.clock, time.time, time.perf_counter: 
    average = average_deltas(*(timer() for _ in range(1000))) * 10 ** 6 
    print('{:<12} {:.10f}'.format(timer.__name__, average)) 

在我的Mac此打印：

clock  0.6716716717 
time   0.2892525704 
perf_counter 0.1550070010 

所以perf_counter對我的架構最大的精確度，因爲它每秒變化更加頻繁，使得值之間的增量變小。

可以使用time.get_clock_info() function查詢每個方法提供什麼精度：

>>> for timer in time.clock, time.time, time.perf_counter: 
...  name = timer.__name__ 
...  print('{:<12} {:.10f}'.format(name, time.get_clock_info(name).resolution)) 
... 
clock  0.0000010000 
time   0.0000010000 
perf_counter 0.0000000010