在Python中，time()返回的时代时间是否总是从1970年1月1日开始计算？

Question

Python的起始纪元时间独立于平台吗（即始终为1970年1月1日）？

还是与平台有关？

我想在运行Python的各种机器上序列化日期时间（具有秒精度），并能够在不同平台上读回它们，可能还要使用不同的编程语言（而非Python）。序列化纪元时间是否是个好主意？

- kaalus

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可能是 Python 的 time.time() 是否与时区有关？ 的重复问题。 - phihag

@phihag：你对另一个问题的回答也回答了这个问题，但问题本身并不是重复的。 - jfs

Answer 1

文档中说：

要了解纪元是什么，请查看gmtime（0）。

我理解这意味着没有特定的保证纪元。

另请参阅此Python-Dev线程。这似乎证实了实际上假定纪元始终为1970/01/01，但语言本身并未明确保证。

总之，在Python中，使用纪元时间应该是没问题的，除非你在处理奇怪和不常见的平台。对于使用非Python工具进行读取，你可能也没问题，但为了确保更加安全，你需要阅读这些工具提供的文档。

- BrenBarn

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像这样的东西？（http://msdn.microsoft.com/en-us/library/0z9czt0w%28v=vs.80%29.aspx） - kojiro

@kojiro：你是在问什么是gmtime吗？它指的是Python time模块中的gmtime函数。 - BrenBarn

我想了解比这更低层次的含义。time.gmtime(0)并没有提供有用信息 - 你最终只会问同样的问题。Python所构建的库，无论是CPython、Jython还是IronPython - 那才是gmtime()有趣定义的来源。 - kojiro

Answer 2

时代时间（unix时间）是一个标准术语：

http://en.wikipedia.org/wiki/Unix_time

Unix时间或POSIX时间是一种描述时间的系统，定义为自1970年1月1日协调世界时（UTC）午夜以来经过的秒数，不包括闰秒。它在类Unix和许多其他操作系统和文件格式中广泛使用。它既不是时间的线性表示，也不是UTC的真实表示。可以在某些Unix系统上通过在命令行上键入date +%s来检查Unix时间。

这意味着，如果您通过Python使用epoch时间，它将在所有平台上保持一致。对于一致性，您最好在所有情况下使用UTC。

- jdi

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如果Python在非Unix系统上运行会怎样？ - kaalus

@kaalus：作为接口，它仍将通过Python保持一致。 - jdi

这仍然是相同的Unix时间。仅仅因为名称中有“Unix”并不意味着它只能在Unix系统上使用。您可以保证在所有支持的平台上获得一致的结果。 - poke

我不相信这是正确的。文档中说：“此模块中定义的大多数函数都使用相同名称调用平台C库函数。有时候，查阅平台文档可能会有所帮助，因为这些函数的语义在不同平台上有所不同。”它可能适用于您关心的所有平台，但不能保证。 - BrenBarn

@BrenBarn：是的，可能是真的。如果你始终基于每个平台上的 gmtime(0)，那么它就是一致的 :-) 我为你的答案点了赞。 - jdi

Answer 3

Micropython的纪元是2000年1月1日，参见time()和utime。

- lumbric

Answer 4

time() 会始终返回自纪元以来的时间，请查看文档。

请注意，时代始终是自1970年以来的秒数，但由于不同计算机上的时钟不同 - 您可能会遇到一些问题。

引用：

时代是时间开始的地方。在那年的1月1日，0点，“自时代以来的时间”为零。对于Unix，时代是1970年。要找出时代是什么，请查看gmtime（0）。

和：

time.time()¶

以浮点数形式返回自纪元以来的秒数。请注意，即使时间始终作为浮点数返回，但并非所有系统都提供比1秒更好的精度的时间。虽然此函数通常返回非递减值，但如果在两次调用之间设置了系统时钟，则可以返回低于先前调用的值。

（均来自Python文档）。

- Yam Mesicka

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不同的机器可能具有不同的时钟时间是事实。一些解决方法包括在时间周围编程一些填充，以便每台机器都有一些余地，并使用像NTP这样的系统来确保时钟相对接近。 - kojiro

谢谢kojiro，信息很棒 :) - Yam Mesicka

Answer 5

在Python的pandas.to_datetime()函数中，默认情况下是使用Unix纪元起点，但你可以通过提供自定义参考时间戳来更改它。

例如，

pd.to_datetime(18081) #default unix epoch
Out: Timestamp('1970-01-01 00:00:00.000018081') #default is in nanosecond

pd.to_datetime(18081, unit='D')
Out: Timestamp('2019-07-04 00:00:00') #change unit of measure

您可以将其更改为任何参考日期。确保单位合理。在下面的示例中，我们将基准日期设置为1960年1月1日。请注意，这是SAS日期默认起始日期。

pd.to_datetime(18081, unit='D',  origin='1960-1-1') #change to your reference start date
Out: Timestamp('2009-07-03 00:00:00')

- Sarah