在统计python代码 执行速度时要使用到time包，在查找相关函数时有time.time()和time.clock()两个函数可供选择。而两者是有区别的：
cpu 的运行机制：cpu是多任务的，例如在多进程的执行过程中，一段时间内会有对各进程被处理。一个进程从开始到结束其实是在这期间的一些列时间片断上断断续续执行的。所以这就引出了程序执行的cpu时间（该程序单纯在cpu上运行所需时间）和墙上时钟wall time。
time.time()是统计的wall time(即墙上时钟)，也就是系统时钟的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）。所以两次调用的时间差即为系统经过的总时间。
time.clock()是统计cpu时间 的工具，这在统计某一程序或函数的执行速度最为合适。两次调用time.clock()函数的差值即为程序运行的cpu时间。
import time def test(): a = 0 for i in range(1,10000): a *=i t0 = time.time() t1 = time.clock() test() t_0 = time.time() t_1 = time.clock() print('系统时间：',t_0-t0) print('CPU时间：',t_1-t1)
运行结果：
系统时间： 0.0005710124969482422 CPU时间： 0.000563000000000001
可以发现，CPU时间比系统时间短，这是合理的，系统时间包含CPU时间，需要指出的是，程序运行期间的等待时间是不计算在CPU时间内的，如下：
import time def test(): a = 0 for i in range(1,10000): a *=i t0 = time.time() t1 = time.clock() test() time.sleep(2) t_0 = time.time() t_1 = time.clock() print('系统时间：',t_0-t0) print('CPU时间：',t_1-t1)
运行结果：
系统时间： 2.0023741722106934 CPU时间： 0.0005949999999999983