我使用time.clock和time.time在Ubuntu上定时了一段python代码：
clock elapsed time: 8.770 s time elapsed time: 1.869 s
我知道time.time使用系统时间和时间.clock使用处理器时钟。 time.time比time.clock更耗费时间，对我来说是有意义的.clock：处理器在整个时间内只是没有活动（例如，调用time.sleep的时间）。
但是，为什么/何时处理器时钟给出比系统时间大得多的时间呢？
附录
我做了一个粗略的testing，用一个标准映射计算相同的function，一个进程池映射和一个线程池映射。 可以理解的是，进程池速度更快，线程池更慢。 更有趣的是：时钟的时间比处理器池的时间要less ，但是在线程池中的时间更长 。
我再次明白，为什么处理器池的时钟定时更less：大概主进程没有太多工作，只是等待池进程完成。 但为什么线程池的时钟计时更多？ 任何见解？
结果：
map time 1738.8 clock 1739.6 mp pool time 580.1 clock 15.9 thread pool time 3455.3 clock 5378.9
码：
from time import clock, sleep, time from multiprocessing.pool import ThreadPool from multiprocessing import Pool import random def f(i): x = [random.random() for j in range(100000)] return x[i] def t(fn): t0, c0 = time(), clock() for i in range(10): fn(f,range(16)) print ' time ', round(1000*(time()-t0),1) print ' clock', round(1000*(clock()-c0),1) if __name__ == '__main__': print 'map' t(map) pool = Pool(8) print 'mp pool' t(pool.map) pool = ThreadPool(8) print 'thread pool' t(pool.map)
如果在多个CPU上执行，则CPU时间可能会超过挂钟时间。 我还没有专门在Python中看到过这个，但是在C中使用多线程的clock函数的时候，我已经明确地看到了这一点，大概Python代码直接调用了这个C函数。
关于“为什么”：你正在考虑错误的方式。 重要的是有多少个核心在运行你的程序。 如果一个内核在两秒的时间内运行了一秒钟，这对你来说是合理的，但是如果四个内核在同一时间间隔内运行一秒，会如何呢？ 然后在2秒钟的时间内有4秒的CPU时间。 内核说明测量所有内核的CPU时间。 如果多个内核在同一秒内运行，那么在那一秒内就会花费多个CPU秒。 这是对调度程序来说很重要的成本衡量标准，可能这就是clock建立的标准。 这可能不是您关心的度量标准，但这就是它的工作原理。