1. time.time()方法

返回自纪元以来的 秒数 作为浮点数，但是时期的具体日期和闰秒的处理取决于使用的平台。比如：在Windows和大多数Unix系统上，纪元是1970年1月1日00:00:00（UTC），并且闰秒不计入自纪元以来的秒数，这也通常被称为Unix时间。我们要可以通过gmtime(0)查看自己平台上的纪元。

注意，即使时间总是作为浮点数返回，但并非所有系统都提供的精度高于1秒，而且更改系统的时间会影响time()的值。 虽然此函数通常返回非递减值，但如果在两次调用之间设置了系统时钟，则它可以返回比先前调用更低的值。

time()返回的数字可以转换为更常见的时间格式（即年，月，日，小时等），方法是将其传递给gmtime（）函数或在本地时间传递给本地时间（ ）功能。在这两种情况下都返回struct_time对象，可以从该对象作为属性访问日历日期的组件。
所以我们通常用time()来做时间的格式输出，也会用在一些测试代码时间上面。在我们测试代码的时候需要调用两次，做差值，注意它会把sleep()的时间也算进去。

2. time.perf_counter()方法

返回性能计数器的值（以小数 秒 为单位）作为浮点数，即具有最高可用分辨率的时钟，以测量短持续时间。 它确实包括睡眠期间经过的时间，并且是系统范围的。
通常perf_counter()用在测试代码时间上，具有最高的可用分辨率。不过因为返回值的参考点未定义，因此我们测试代码的时候需要调用两次，做差值。
perf_counter()会包含sleep()休眠时间，适用测量短持续时间

3. time.process_time()方法

返回当前进程的系统和用户CPU时间总和的值（以小数 秒 为单位）作为浮点数。
通常time.process_time()也用在测试代码时间上，根据定义，它在整个过程中。返回值的参考点未定义，因此我们测试代码的时候需要调用两次，做差值。
注意 process_time()不包括sleep()休眠时间 期间经过的时间。

4. 三者比较

1. 除了time模块，Python还提供了 timeit 模块。timeit模块提供了一种简单的方法来计算一小段Python代码，比如一些循环或者正则匹配。 timeit既有命令行界面，也有可调用界面。 避免了许多用于测量执行时间的常见陷阱。可以用于基准测试/分析目的的代码块。具体的用法：更多用法可以查看 timeit官方文档

   import timeit
   t = timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
   print(t)
   

2. time()精度上相对没有那么高，而且受系统的影响，适合表示日期时间或者大程序程序的计时。

3. perf_counter()适合小一点的程序测试，会计算sleep()时间

4. process_counter()适合小一点的程序测试，不会计算sleep()时间。

---

ns计时

此外Python3.7开始还提供了以上三个方法精确到纳秒的计时。分别是：

• time.perf_counter_ns()
• time.process_time_ns()
• time.time_ns()

注意这三个精确到纳秒的方法返回的是整数类型。以前还有一个clock()方法，尽管现在这个方法还能用，但是这个方法在Python3.8中会被废除掉了，所以这里就不过多介绍。

5 示例代码与结果

示例代码：

import time


def task():  # 预期休眠 10 s
    for i in range(1000):
        time.sleep(0.01)  # sleep for 10 ms per epoch


def main():
    t1 = time.time()
    task()
    t1 = time.time() - t1

    t2 = time.perf_counter()
    task()
    t2 = time.perf_counter() - t2

    t3 = time.process_time()
    task()
    t3 = time.process_time() - t3

    print(f"time()方法用时：{t1} s")  # 测量休眠时间
    print(f"perf_counter()用时：{t2} s")  # 测量休眠时间
    print(f"process_time()用时：{t3} s")  # 不计休眠时间
    print("Done.")


if __name__ == '__main__':
    main()

输出：

time()方法用时：15.778308153152466 s
perf_counter()用时：15.869407600000002 s
process_time()用时：0.015625 s
Done.

分析：
process_time() 不计休眠时间，但是函数调用也有时间，如果直接测试task的函数体，process_time()用时 0 秒。

---

6 写在最后

最后附上Python3.7time模块的官方文档和源码地址：

• time模块官方文档
• time模块的源代码

---