python - time.time() 或 time.perf_counter() — 哪个更快？

Question

上下文：我在我的 Python 项目中使用 TTL 实现内存缓存，它必须承受相当大的吞吐量。为了确定缓存记录何时过时，我将它与时间戳一起保存，当我稍后检索它时，我会根据当前时间检查这个时间戳。如果差值高于阈值，则记录是陈旧的，应该被丢弃。

问题：time.time()或者time.perf_counter()——哪个函数返回值更快？差异是相当大还是可以忽略不计？

标签： pythonperformanceoptimizationtime

Answer 1

time.time()和之间的选择time.perf_counter()取决于您将使用该函数的上下文。这是因为每个函数都处理不同的“时间类型”。

time.time()处理绝对时间，即“真实世界时间”（我们习惯的时间类型）。它是从过去的固定点测量的。根据文档，time.time()返回：

(...) 自纪元以来的时间（以秒为单位）作为浮点数。

time.perf_counter()另一方面，它处理相对时间，它与现实世界的时间没有明确的关系（即，这种关系对我们来说是未知的，并且取决于几个因素）。它是使用 CPU 计数器测量的，并且如docs中所述，仅应用于测量时间间隔：

返回值的参考点是未定义的，因此只有连续调用的结果之间的差异才有效。

因此，time.perf_counter()主要用于比较性能。

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也就是说，我认为比较这两个函数的速度没有任何意义。它们被设计用于不同的事情——你应该选择最适合你用例的那个。引用@Martijn Pieters 的评论：

有时你需要一把锤子，有时你需要一把螺丝刀。您不会问其中一个是否更快；你要么有钉子，要么有螺丝。尝试在钉子上使用螺丝刀可能会奏效，但不是最佳选择。

根据我从您的评论中收集到的信息，您可能最好使用time.perf_counter()，因为您的重点是相对时间而不是“现实世界时间”。在这种情况下，time.perf_counter()可能会更精确，因为它使用：

(...) 具有最高可用分辨率的时钟，用于测量短持续时间。