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Python中time.perf_counter()和time.time()的区别

time.perf_counter() 和 time.time() 都是Python中用于获取当前时间的函数,它们有以下区别:

1. 测量目标不同

  • time.time() 返回从 Unix 纪元时间(1970年1月1日 00:00:00 UTC)开始经过的秒数,它的值包含整个系统的实时时钟。它受系统时间的影响,如果系统时间被手动调整,返回值也会发生变化。
  • time.perf_counter() 则返回的是以较小粒度测量的系统时间片,它主要用于精确测量系统内两个时间点的间隔,例如计算程序运行时间等。

2. 返回值的单位和精度不同

  • time.time() 返回值是一个浮点数,表示秒数。在大多数系统中,它的精度为1微秒(10^-6秒)。
  • time.perf_counter() 返回值的单位是以处理器时钟周期为标准的具体实现定义的计数单位。通常情况下,其值比 time.time() 精度高。

3. 适用场景不同

  • time.time() 用于获取绝对时间戳,适合日期和时间处理等需要绝对时间的任务。
  • time.perf_counter() 则更适合用于基准测试和精确计时,例如测量一个函数的执行时间。

总的来说,如果你需要测量时间间隔或程序执行时间,应该使用 time.perf_counter()。如果你需要处理日期时间或获取绝对时间戳,则使用 time.time()。


说明:以上由 AI 生成,使用的模型为 Claude 。

博主补充:在具体应用时,如果对精度要求不高的话,两者可以随便用,差别不大。

代码例子:

import time

start_time_1 = time.time()
start_time_2 = time.perf_counter()
time.sleep(3)
end_time_1 = time.time()
end_time_2 = time.perf_counter()

print(start_time_1, end_time_1)
print(end_time_1-start_time_1)
print()
print(start_time_2, end_time_2)
print(end_time_2-start_time_2)

运行结果:

1712919438.6242867 1712919441.630489
3.006202459335327

0.0494948 3.0547579
3.0052630999999996
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