python中time库中，time.perf_counter()和time.time()有什么区别？

Python time 库中 perf_counter 与 time() 函数的区别
区别概述
perf_counter 和 time() 均来自 Python 的 time 模块，但两者设计目的不同，在精度、适用场景等方面存在显著差异。
精度对比
perf_counter 提供了更高的时间测量精度，适用于微秒级甚至更精细的时间间隔测量。相比之下，time() 主要用于获取当前纪元时间戳，其精度依赖于操作系统的实现，通常不如 perf_counter 高[^1]。
import time

# 测量高精度时间间隔
start = time.perf_counter()
time.sleep(0.1) # 模拟一段处理过程
end = time.perf_counter()

print(f"Using perf_counter: {end - start:.9f} seconds")

# 获取当前时间戳
current_time = time.time()
print(f"Current timestamp using time(): {current_time}")
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使用场景区别

perf_counter: 推荐用于性能评估、基准测试以及任何需要精确记录代码片段执行耗时的情况。由于不受到系统时钟调整的影响，能够提供更加稳定可靠的结果[^2]。

time(): 更适合用来标记事件发生的具体时刻（如日志记录），或是计算两个绝对时间节点间的差距。对于涉及长时间跨度的应用更为合适[^3]。

性能考量
就性能而言，虽然二者都极为高效，但在极短时间内重复调用的情况下，perf_counter 可能会表现出轻微的优势，因为它专为高频次的时间差值计算而优化[^4]。