Python 中时间相减可通过 datetime、timedelta、时间戳或批量向量化方法实现，需根据业务场景选择精度、高性能或跨时区兼容性方案。字符串时间需先格式化解析，跨时区应使用 zoneinfo 等时区库避免夏令时误差。批量计算可借助 Pandas、NumPy 提升速度。未来，结合智能化工时分析与自动化处理，时间差计算将更加高效与准确。

本文系统回答了用Python计算秒数的方法：明确“秒”的语义后，持续时长用datetime与timedelta的total_seconds()，当前Unix秒用time.time()或time.time_ns，高精度与稳定计时用time.perf_counter()/perf_counter_ns。统一UTC与标准格式（RFC 3339），避免时区与校时影响；工程实践中优先采用单调时钟、避免浮点累计误差，并在需要时将秒数指标集成到协作平台以提升可观察性。

本文系统阐述了以工作日历为核心的工时函数设计，给出“切割—过滤—交集—聚合—拆分—舍入”的通用算法，涵盖午休、节假日、加班、时区与夏令时、舍入计费、性能扩展及审计合规。文中对 Excel/Sheets、SQL、Python、JavaScript 的实现路径进行对比，并提供服务化与测试策略，帮助在不同平台稳定计算工作时长；在研发场景可结合 PingCode 做流程联动，通用协作可用 Worktile 轻量落地。