为什么time.clock比time.time给出更长的时间？

Question

我使用time.clock和在Ubuntu上定时了一段python代码time.time:

clock elapsed time: 8.770 s
time  elapsed time: 1.869 s

我知道time.time使用系统时间和time.clock使用处理器时钟.当time.time给出比time.clock更长的经过时间时,对我来说很有意义:处理器在整个时间内都没有活动(例如,调用时间time.sleep).

但是为什么/何时处理器时钟会比系统时间大得多？

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附录

我做了一个粗略的测试,使用标准映射计算相同的函数,使用进程池映射和线程池映射.可以理解,进程池速度更快,线程池更慢.更有趣的是:时钟时序小于处理器池的时间,但线程池中的时间更长.

同样,我理解为什么处理器池的时钟时序较少:假设主进程没有做太多事情,只是等待池进程完成.但是为什么线程池的时钟时间更长？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)

Answer 1

如果在多个 CPU 上执行，CPU 时间可能会超过实际运行时间。我没有在 Python 中具体看到过这一点，但在使用clock来自 C 的多线程函数时我确实看到过这一点，并且大概 Python 代码只是直接调用这个 C 函数。

关于“为什么”：你的思考方式是错误的。重要的是有多少个核心正在运行您的程序。如果一个核心在两秒的挂起时间内运行一秒，这对您来说是有意义的，但如果四个核心在同一时间间隔内各运行一秒呢？那么 2 秒的墙上时间中有 4 秒的 CPU 时间。内核占用测量所有内核的 CPU 时间。如果多个核心在同一秒内运行，那么您在那一秒内花费了多个 CPU 秒。这就是对调度程序来说很重要的成本度量，并且可能是clock构建的度量标准。这可能不是您关心的指标，但这就是它的工作原理。