纳秒数 (int)

纳秒分辨率足以满足所有当前 C 函数的需求，因此时间戳可以简单地表示为纳秒数，一个整数，而不是浮点数。

纳秒数格式已被拒绝，因为它需要为此格式添加新的专门函数，因为仅通过检查对象类型无法区分纳秒数和秒数。

128 位浮点数

添加新的 IEEE 754-2008 四精度二进制浮点数类型。IEEE 754-2008 四精度浮点数具有 1 个符号位、15 个指数位和 112 个尾数位。GCC (4.3)、Clang 和 ICC 编译器支持 128 位浮点数。

Python 必须是可移植的，因此不能依赖于仅在某些平台上可用的类型。例如，Visual C++ 2008 不支持 128 位浮点数，而它用于构建官方 Windows 可执行文件。另一个例子：GCC 4.3 在 x86 上的 32 位模式下不支持 __float128（但 GCC 4.4 支持）。

还有一个许可证问题：GCC 使用 MPFR 库进行 128 位浮点数运算，该库在 GNU LGPL 许可证下分发。此许可证与 Python 许可证不兼容。

datetime.datetime

datetime.datetime 类型是时间戳的自然选择，因为它清楚地表明此类型包含时间戳，而 int、float 和 Decimal 只是原始数字。它是一个绝对时间戳，因此定义明确。它可以直接访问年份、月份、日期、小时、分钟和秒。它具有与时间相关的，例如将时间戳格式化为字符串的方法（例如 datetime.datetime.strftime）。

主要问题是，除了 os.stat()、time.time() 和 time.clock_gettime(time.CLOCK_GETTIME) 之外，所有时间函数都具有未指定的起始点且没有时区信息，因此无法转换为 datetime.datetime。

datetime.datetime 在时区方面也存在问题。例如，没有时区（未感知）的 datetime 对象和有时区（已感知）的 datetime 对象无法比较。在从夏令时 (DST) 切换到标准时间时重复的小时中，夏令时 (DST) 也存在排序问题。

datetime.datetime 已被拒绝，因为它不能用于使用未指定起始点的函数，如 os.times() 或 time.clock()。

对于 time.time() 和 time.clock_gettime(time.CLOCK_GETTIME)：已经可以使用以下方法获取当前时间作为 datetime.datetime 对象

datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc)

对于 os.stat()，可以轻松地从 UTC 时区的 decimal.Decimal 时间戳创建 datetime.datetime 对象

datetime.datetime.fromtimestamp(value, datetime.timezone.utc)

datetime.timedelta

datetime.timedelta 是相对时间戳的自然选择，因为它清楚地表明此类型包含时间戳，而 int、float 和 Decimal 只是原始数字。当知道起始点时，它可以与 datetime.datetime 一起使用以获取绝对时间戳。

datetime.timedelta 已被拒绝，因为它不能强制转换为浮点数且具有固定分辨率。一个新的标准时间戳类型就足够了，Decimal 比 datetime.timedelta 更受欢迎。将 datetime.timedelta 转换为浮点数需要显式调用 datetime.timedelta.total_seconds() 方法。

整数元组

为了在 Python 中公开 C 函数，整数元组是存储时间戳的自然选择，因为 C 语言使用带有整数字段的结构体（例如 timeval 和 timespec 结构体）。仅使用整数可以避免精度损失（Python 支持任意长度的整数）。创建和解析整数元组既简单又快速。

根据元组的确切格式，精度可以是任意的或固定的。可以将精度选择为精度损失小于任意限制，例如纳秒。

已提出不同的格式

• A: (分子, 分母)
  • 值 = 分子 / 分母
  • 分辨率 = 1 / 分母
  • 分母 > 0
• B: (秒, 分子, 分母)
  • 值 = 秒 + 分子 / 分母
  • 分辨率 = 1 / 分母
  • 0 <= 分子 < 分母
  • 分母 > 0
• C: (整数部分, 小数部分, 底数, 指数)
  • 值 = 整数部分 + 小数部分 / 底数^指数
  • 分辨率 = 1 / 底数 ^指数
  • 0 <= 小数部分 < 底数 ^指数
  • 底数 > 0
  • 指数 >= 0
• D: (整数部分, 小数部分, 指数)
  • 值 = 整数部分 + 小数部分 / 10^指数
  • 分辨率 = 1 / 10 ^指数
  • 0 <= 小数部分 < 10 ^指数
  • 指数 >= 0
• E: (秒, 纳秒)
  • 值 = 秒 + 纳秒 × 10^-9
  • 分辨率 = 10 ^-9（纳秒）
  • 0 <= 纳秒 < 10 ⁹

所有格式都支持任意分辨率，除了格式 (E)。

如果时钟频率是任意的并且不能表示为 10 的幂，则格式 (D) 可能无法存储精确值（可能存在精度损失）。格式 (C) 存在类似的问题，但在这种情况下，可以使用底数=频率和指数=1。

格式 (C)、(D) 和 (E) 允许在基数为 2 时优化转换为浮点数，在基数为 10 时优化转换为 decimal.Decimal。

格式 (A) 是一个简单的分数。它支持任意精度，简单（只有两个字段），只需要一个简单的除法即可获得浮点值，并且已被 float.as_integer_ratio() 使用。

为了简化实现（特别是 C 实现以避免整数溢出），可以接受大于分母的分子。元组可以在稍后进行规范化。

整数元组已被拒绝，因为它们不支持算术运算。

timespec 结构体

timespec 是 C 结构，用于存储具有纳秒分辨率的时间戳。Python 可以使用具有相同结构的类型：（秒，纳秒）。为了方便起见，支持对 timespec 进行算术运算。

支持加法、减法和强制转换为浮点数的 timespec 类型的示例

class timespec(tuple):
    def __new__(cls, sec, nsec):
        if not isinstance(sec, int):
            raise TypeError
        if not isinstance(nsec, int):
            raise TypeError
        asec, nsec = divmod(nsec, 10 ** 9)
        sec += asec
        obj = tuple.__new__(cls, (sec, nsec))
        obj.sec = sec
        obj.nsec = nsec
        return obj

    def __float__(self):
        return self.sec + self.nsec * 1e-9

    def total_nanoseconds(self):
        return self.sec * 10 ** 9 + self.nsec

    def __add__(self, other):
        if not isinstance(other, timespec):
            raise TypeError
        ns_sum = self.total_nanoseconds() + other.total_nanoseconds()
        return timespec(*divmod(ns_sum, 10 ** 9))

    def __sub__(self, other):
        if not isinstance(other, timespec):
            raise TypeError
        ns_diff = self.total_nanoseconds() - other.total_nanoseconds()
        return timespec(*divmod(ns_diff, 10 ** 9))

    def __str__(self):
        if self.sec < 0 and self.nsec:
            sec = abs(1 + self.sec)
            nsec = 10**9 - self.nsec
            return '-%i.%09u' % (sec, nsec)
        else:
            return '%i.%09u' % (self.sec, self.nsec)

    def __repr__(self):
        return '<timespec(%s, %s)>' % (self.sec, self.nsec)

timespec 类型类似于整数元组的格式 (E)，但它支持算术运算和强制转换为浮点数。

timespec 类型被拒绝，因为它只支持纳秒分辨率，并且需要实现每个算术运算，而 Decimal 类型已经实现并经过充分测试。

添加一个字符串参数来指定返回类型

向返回时间戳的函数添加一个字符串参数，例如：time.time(format=”datetime”)。字符串比类型更具扩展性：可以请求没有类型的格式，例如整数元组。

此 API 被拒绝，因为有必要隐式导入模块来实例化对象（例如，导入 datetime 来创建 datetime.datetime）。导入模块可能会引发异常，并且速度可能很慢，这种行为是意料之外且令人惊讶的。

添加一个全局标志来更改时间戳类型

可以添加一个类似于 os.stat_float_times() 的全局标志，例如 os.stat_decimal_times()，以全局设置时间戳类型。

全局标志可能会导致库和应用程序出现问题，这些库和应用程序期望使用浮点数而不是 Decimal。Decimal 与浮点数不完全兼容。例如，float+Decimal 会引发 TypeError。os.stat_float_times() 的情况有所不同，因为 int 可以强制转换为 float，并且 int+float 会得到 float。

添加一个协议来创建时间戳

而不是硬编码时间戳的创建方式，可以添加一个新的协议来从分数创建时间戳。

例如，time.time(timestamp=type) 将调用类方法 type.__fromfraction__(numerator, denominator) 来创建指定类型的 timestamp 对象。如果类型不支持该协议，则使用回退：type(numerator) / type(denominator)。

一种变体是使用“转换器”回调来创建时间戳。创建浮点时间戳的示例

def timestamp_to_float(numerator, denominator):
    return float(numerator) / float(denominator)

常见的转换器可以由 time、datetime 和其他模块提供，或者可能是一个特定的“hires”模块。用户可以定义自己的转换器。

此类协议有一个限制：时间戳结构必须在一次确定，并且以后不能更改。例如，添加时区或时间戳的绝对开始将破坏 API。

该协议建议被认为是过度的，因为考虑到需求，但建议的特定语法（time.time(timestamp=type)）允许在以后发现令人信服的使用案例时引入它。

向 os.stat 添加新字段

要获取具有纳秒分辨率的文件的创建、修改和访问时间，可以在 os.stat() 结构中添加三个字段。

新字段可以是具有纳秒分辨率的时间戳（例如 Decimal）或每个时间戳的纳秒部分（int）。

如果新字段是具有纳秒分辨率的时间戳，则填充额外字段将非常耗时。任何对 os.stat() 的调用都会变慢，即使 os.stat() 仅用于检查文件是否存在。可以向 os.stat() 添加一个参数以使这些字段可选，该结构将具有可变数量的字段。

如果新字段仅包含小数部分（纳秒），则 os.stat() 将非常高效。这些字段将始终存在，因此如果操作系统不支持亚秒级分辨率，则将其设置为零。将时间戳分成两部分（秒和纳秒）类似于 timespec 类型和整数元组，因此具有相同的缺点。

向 os.stat() 结构添加新字段不能解决其他模块（例如 time 模块）中的纳秒问题。

添加一个布尔参数

因为我们只需要一种新类型（Decimal），所以可以添加一个简单的布尔标志。例如：time.time(decimal=True) 或 time.time(hires=True)。

此类标志需要进行隐藏导入，这被认为是不好的做法。

布尔参数 API 被拒绝，因为它不是“pythonic”。使用参数值更改返回类型优于布尔参数（标志）。

添加新函数

为每种类型添加新函数，例如

• time.clock_decimal()
• time.time_decimal()
• os.stat_decimal()
• os.stat_timespec()
• 等等。

为每个创建时间戳的函数添加一个新函数会复制大量代码，并且难以维护。

添加一个新的高精度模块

添加一个名为“hires”的新模块，该模块具有与 time 模块相同的 API，只是它将返回具有高分辨率的时间戳，例如 decimal.Decimal。添加新模块避免将低级模块（如 time 或 os）链接到 decimal 模块。

这个想法被拒绝，因为它需要复制 time 模块的大部分代码，难以维护，并且时间戳用于 time 模块以外的其他模块。例如：signal.sigtimedwait()、select.select()、resource.getrusage()、os.stat() 等。复制每个模块的代码是不可接受的。