在Python中，如果需要高精度地计算模块的执行时间，可以使用timeit模块。在stackoverflow网站上的一个回答中提到，如果需要对一段代码进行基准测试或者性能分析，可以使用timeit模块来计时。

timeit模块中的default_timer方法会根据操作系统的不同来分配time.time()或者time.clock()。在Python 3.3及以上版本中，default_timer方法会使用time.perf_counter()作为计时器，适用于所有平台。

使用timeit模块计时的示例代码如下：

import timeit
def test():
    # 要计时的代码块
    for i in range(1000000):
        pass
# 在代码块执行1000次的情况下计时
execution_time = timeit.timeit(test, number=1000)
print("Execution Time:", execution_time)

通过上述代码，可以准确地计算出代码块的执行时间，用于性能分析或者基准测试。

问题的原因是在Python中测量模块执行时间时，需要考虑精确度和可控性。通常情况下，使用time.clock()会更好。但是如果需要计时硬件操作（例如在GPU中运行的算法），time.clock()就无法计算这部分时间，此时只能使用time.time()。

需要注意的是，无论使用哪种方法，计时都会受到无法控制的因素的影响（进程何时切换、频率等），time.time()的影响更大，但time.clock()也存在这个问题。因此，不能只运行一次计时测试，而是应该运行一系列测试，并观察时间的平均值和方差。

另外，当通过异步方式请求网络资源时（进程将被阻塞等待），网络时间将被排除在外。

解决方法是根据需要选择合适的计时方法，使用time.clock()或time.time()进行计时，并进行多次测试以获得准确的结果。如果涉及到硬件操作或网络资源请求，需要特别注意计时的可控性和精确度。

问题出现的原因是因为在Python 3.3版本中，time.clock()函数被废弃，建议使用time.process_time()或time.perf_counter()代替。在之前的2.7版本中，根据time模块的文档，time.clock()函数被用于测量处理器时间，是用于Python基准测试或计时算法的函数。然而，Python文档似乎并不准确，特别是有了timeit模块用于代码片段的基准测试。

根据Python文档，time.process_time()函数不包括休眠时间，这可能在尝试计时多线程代码或等待I/O的代码时成为问题。唯一不会出现这个问题的计时器是time.time()，但它的速度较慢。是否有其他包括休眠时间的替代方法呢？

解决方法是使用time.time()函数作为替代，虽然速度较慢，但包括了休眠时间。另外，也可以使用timeit模块来进行代码片段的基准测试。

总结一下，问题的原因是time.clock()函数被废弃，解决方法是使用time.process_time()或time.perf_counter()代替，并可以使用time.time()函数或timeit模块进行基准测试。