datetime.fromtimestamp() 比 datetime.utcfromtimestamp() 花费更长的时间

Question

我编写了一个统计/机器学习程序，对时间序列数据执行一些数据分析。令人惊讶的是，当我使用 fromtimestamp() 方法获取时间戳时，我的程序大约在 15 秒内执行，而使用 utcfromtimestamp() 时，它在一秒或更短的时间内执行。

为了测试和比较它们的运行时，我运行了一个 python 程序：

timestamp = datetime.now().timestamp()

start = datetime.now()
date1 = datetime.fromtimestamp(timestamp)
print(datetime.now() - start)

start = datetime.now()
date2 = datetime.utcfromtimestamp(timestamp)
print(datetime.now() - start)

但我发现fromtimestamp() 在这种情况下始终更快。

Runtime of fromtimestamp - 00.000004
Approx Runtime of utcfromtimestamp - 0.000267

但在我的程序中，fromtimestamp() 大约需要 0.4 秒。

这里有一些隐藏的因素吗？请注意，在我的 ML 程序中，我执行线程和多处理。我不确定这是否是这里起作用的因素。

Answer 1

隐藏的因素是datetime.fromtimestamp() 产生当地时间。来自documentation：

返回POSIX时间戳对应的本地日期时间

datetime.utcfromtimestamp() 返回 UTC 时间：

返回 POSIX 时间戳对应的 UTC 日期时间

POSIX 时间戳代表 UTC 时间，总是。因此，将该数字转换为 UTC datetime 对象（无需时区转换）比查找系统时区然后应用所需的时区调整要简单得多。

函数之间的区别基本上归结为使用time.localtime() 与time.gmtime()，它们由localtime_r / gmtime_r 函数（在POSIX 系统上）或localtime_s / gmtime_s 函数（在 Windows 上）。

您的计时测试存在严重缺陷。使用timeit module 运行时间试验：

>>> from datetime import datetime
>>> import timeit
>>> timestamp = datetime.now().timestamp()
>>> timeit.timeit("datetime.fromtimestamp(timestamp)", "from __main__ import datetime, timestamp")
0.6479804780101404
>>> timeit.timeit("datetime.utcfromtimestamp(timestamp)", "from __main__ import datetime, timestamp")
0.2666302509896923

这表明datetime.utcfromtimestamp() 更快、更稳定。