20ms以上の精度を求めるなら「time.perf_counter()」，それ以下で良いなら「time.process_time()」

「「time.process_time」は精度が悪いから使うべきではない」という記事をみて気になったので．

import time

num = 1000
mst = 0
for _ in range(num):
    t0 = time.perf_counter()
    while True:
        t1 = time.perf_counter()
        if t1 != t0:
            break
    mst = mst + (t1 - t0)

print(f'Resolution of the time.perf_counter: {mst/num:.9f} [sec]')
print(time.get_clock_info('perf_counter'))


#バージョン 3.3 で撤廃: この関数の挙動はプラットフォームに依存します: 
#必要に応じて挙動が明確に定義されている perf_counter() または process_time() を使用してください。
#16.3. time — 時刻データへのアクセスと変換-Python3.6.1ドキュメント より
mst = 0
for _ in range(num):
    t0 = time.clock()
    while True:
        t1 = time.clock()
        if t1 != t0:
            break
    mst = mst + (t1 - t0)

print(f'Time of the time.clock: {mst/num:.9f} [sec]')
print(time.get_clock_info('clock'))


mst = 0
for _ in range(num):
    t0 = time.process_time()
    while True:
        t1 = time.process_time()
        if t1 != t0:
            break
    mst = mst + (t1 - t0)

print(f'Time of the time.process_time: {mst/num:.7f} [sec]')
print(time.get_clock_info('process_time'))


mst = 0
for _ in range(num):
    t0 = time.monotonic()
    while True:
        t1 = time.monotonic()
        if t1 != t0:
            break
    mst = mst + (t1 - t0)

print(f'Time of the time.monotonic: {mst/num:.5f} [sec]')
print(time.get_clock_info('monotonic'))


mst = 0
for _ in range(num):
    t0 = time.time()
    while True:
        t1 = time.time()
        if t1 != t0:
            break
    mst = mst + (t1 - t0)

print(f'Time of the time.time: {mst/num:.5f} [sec]')
print(time.get_clock_info('time'))

Time of the time.perf_counter: 0.000000349 [sec]
namespace(adjustable=False, implementation=’QueryPerformanceCounter()’, monotonic=True, resolution=3.4800051086474995e-07)
Time of the time.clock: 0.000000355 [sec]
namespace(adjustable=False, implementation=’QueryPerformanceCounter()’, monotonic=True, resolution=3.4800051086474995e-07)
Time of the time.process_time: 0.0156250 [sec]
namespace(adjustable=False, implementation=’GetProcessTimes()’, monotonic=True, resolution=1e-07)
Time of the time.monotonic: 0.01562 [sec]
namespace(adjustable=False, implementation=’GetTickCount64()’, monotonic=True, resolution=0.015625)
Time of the time.time: 0.00100 [sec]
namespace(adjustable=True, implementation=’GetSystemTimeAsFileTime()’, monotonic=False, resolution=0.015625)

「time.perf_counter()」は非常に高精度で，分解能と同程度の精度が期待できる．

この環境では，「time.clock()」はQueryPerformanceCounter()が使われているので高精度だけど，環境依存でどの様な結果が返ってくるか分からない以上，ドキュメントに書かれている様に使わない方が良い．

「time.process_time()」は分解能は100 [ns]だが，精度は約15.6 [ms]しかない．昔，「GetProcessTimes()」を使った時は，分解能は100 [ns]程度だけど，精度はシステムタイマに依存するので，約15 [ms]程度だった覚えがある．今も変わっていない様だ．

time.monotonicは分解能と同程度の精度が期待される．PC起動から（約50日以内）の経過時間計測等，マクロな経過時間計測に良さそう．

time.timeはmonotonic=False（負値があり得る）なので，経過時間計測に用いるべきではないし，結果も一番尤もらしくない．マクロな日時計測で用いるべき．

追記：
上記は

計測環境：
Windows 10 Home（x64）
Intel Core i3 530

の話．参考までに，Linuxの場合．

計測環境：
Ubuntu 16.04.2 LTS（ｘ８６）
Celeron SU2300

Resolution of the time.perf_counter: 0.0000019219 [sec]
namespace(adjustable=False, implementation=’clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC)’, monotonic=True, resolution=1e-09)
Resolution of the time.clock: 0.0000014790 [sec]
namespace(adjustable=False, implementation=’clock()’, monotonic=True, resolution=1e-06)
Resolution of the time.process_time: 0.0000014588 [sec]
namespace(adjustable=False, implementation=’clock_gettime(CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID)’, monotonic=True, resolution=1e-09)
Resolution of the time.monotonic: 0.0000018411 [sec]
namespace(adjustable=False, implementation=’clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC)’, monotonic=True, resolution=1e-09)
Resolution of the time.time: 0.0000018256 [sec]
namespace(adjustable=True, implementation=’clock_gettime(CLOCK_REALTIME)’, monotonic=False, resolution=1e-09)

やはり，Windowsに比べてLinuxは分解能が高い．各関数については，Windowsの場合と同じ事が云える．time.timeは実時刻を計測したい場合に用いるべきで，処理時間（経過時間）の計測に用いるべきではない．処理の実時間（経過実時間）を得たいなら「CLOCK_MONOTONIC（time.perf_counter）」だし，計算コストとか処理にかかる時間（CPU時間）を知りたい場合は「CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID（time.process_time）」が望ましいだろう．

　
　

それに，timeitモジュールのデフォルトタイマーが「time.perf_counter()」である事を考えても，「time.perf_counter()」がリーズナブルチョイスになるだろう．