在计算机领域有多种时间。第一种称作CPU时间或执行时间，用于测量在执行一个程序时CPU所花费的时间。第二种称作挂钟时间，测量执行一个程序时的总时间。挂钟时间也被称作流逝时间或运行时间。与CPU时间相比，挂钟时间通常长些，因为CPU执行测量的程序可能同时还在执行其它程序的指令。
另一个重要概念是所谓的系统时间，由系统时钟测量。系统时间表示计算机系统时间传递的概念。要记住系统时钟是可以由操作系统修改的，就是修改系统时间。
Python的time模块提供了各种与时间相关的函数。由于大部分函数调用同名的与平台相关的C库函数，这些函数都是依赖于平台的。
time.time与time.clock
用于时间测量的两个函数是time.time和time.clock。time以秒返回自新纪元以来的时间。对于任何操作系统都可以运行time.gmtime(0)查找此系统的新纪元。对于Unix，新纪元是1970年1月1日。对于Windows，新纪元是1601年1月1日。time.time通常用于检测Windows上的程序。在Unix系统上，time.time的作用与Windows相同，但time.clock的意义不同。在Unix系统上，time.clock以秒为单位返回当前处理器时间，例如，执行当前线程所花费的CPU时间。而在Windows上，它是以秒为单位的返回自首次调用该函数以来所流逝的系统时间。
time.time与time.clock另一个不同之处是，如果在两次调用之间将系统时钟调回，则time.time可能会返回一个较小的值，而time.clock则返回的值未增长。
下面是在Unix系统上运行time.time和time.clock的例子：
time.time()显示系统时间过去大概1秒，而time.clock()显示花费在当前进程上的CPU时间沁于1毫秒。同时可以看到time.clock()的精度高于time.time()
下面是在Windows下，同样的程序返回不一样的结果：
time.time()和time.clock()显示系统时间大致过去了1秒钏。与Unix不同，time.clock()不返回CPU时间，返回的是系统时间，且精度较高。
time.time()和time.clock()对于不同的系统有不同行为，那么在测量程序准确性能时应该使用哪一个呢？
这要视情况而定。如果程序运行的系统能够提供足够的资源给程序，例如，一个运行基于Python的web应用程序的web服务器，则使用time.clock()来测量程序会更有意义，因这个web应用程序可能是服务器上的主要程序。如果程序运行的系统上还同时运行着其它大量程序，则使用time.time()进行测量会更有意义。如果不是这样，就应该使用基于挂钟的计时器来测量程序的性能，因为这样通常能反应程序的环境。
timeit模块
处理不同平台上time.time()和time.clock()的不同行为通常容易出错，Python的timeit模块提供了一种处理时间的简单方式。除了从代码中直接调用，还可以从命令行调用它。
例如:
在基于Unix操作系统上
#在Windows上
在IDLE中
timeit使用了什么计时？从timeit源代码可以看到，它使用了最好的计时器：
timeit另一个重要机制是在执行期间，它禁用了垃圾回收，如下所示：
如果启用垃圾回收，测量程序性能会更精确，例如，当程序为大量对象分配资源和释放资源时，就应该在其设置期间启用它：
除了非常特殊的情况，一般应使用模块timeit。此外还有一点要记住，测量一个程序的性能要考虑全面一些，因为在执行一个程序的时候不可能为它无限制地分配资源，在众多循环中测量平均时间要好于在一次执行中测量一个时间。
