Python time库基本操作方法

time.time() 获取当前时间戳（现在时间与1970年1月1日0时0分0秒的时间差（单位：秒））
time.gmtime(secs) 获取当前时间戳对应的struct_time对象
time.localtime(secs) 获取当前时间戳对应的本地时间的struct_time对象。结果与gmtime不同，UTC时间已自动转换为北京时间。
time.ctime(secs) 获取当前时间戳对应字符串的，内部会调用time.localtime()函数，返回的是当地时间。
time.sleep(secs) 强制等待secs秒。
time.perf_counter() 返回一个性能计数器的值(在分秒内)，即一个具有最高可用分辨率的时钟，以测量短时间。它包括了在睡眠期间的时间，并且是系统范围的。返回值的引用点是未定义的，因此只有连续调用的结果之间的差异是有效的。
就是这么多，还有一个叫做时间格式化的东西，我待会儿再说。

这个time.perf_counter()的解释大家看着肯定很吃力，现在我来举个例子：

import time
start = time.perf_counter()
time.sleep(2)
end = time.perf_counter()
print(end-start)
 
说到底，就是一个计算时间的东西，但是非常精确。
因为内存以及一些其它的因素，所以每次执行的结果几乎都不同。

首先定义start为time.perf_counter()。这个函数如果就这么用是不能计时的，start的值是赋值的时候用的时间，并不是动态计时。因此在强制等待两秒后，需要再赋值一个变量，然后相减，得到运行的时间。

有些朋友会问，它不是只等待了2秒吗？怎么是1.999几，或者是2.00001之类与2及其接近的数？

这是个好问题，需要有两个解答。

大于2的结果：我刚刚也说了，有可能执行的时候内存或者什么问题。但这不是必然的，必然的是，变量赋值，解包之类的一系列动作，都是需要时间的，只不过计算机运行的很快，我们感觉不到。

小于2的结果：人有误差，计算机也有可能有。所以这是误差造成的，不过因为这个误差极小，所以对普通的计时没什么大影响。

现在说说时间格式化。

time.strftime()
该方法利用一个格式字符串，对时间格式进行表达。
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