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如何在python中使用時間模塊?針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
python中常見的處理時間的模塊:
time:處理時間的模塊,如獲取時間戳,格式化日期等
datetime:date和time的結合體,處理日期和時間
calendar:日歷相關的模塊,如:處理年歷/月歷
time模塊介紹
說明:time模塊主要講解如下內容:
1.時間戳 --> 時間元組格式(time.struct_time) --> 日期字符串
2.日期字符串 --> 時間元組格式(time.struct_time) --> 時間戳
3.獲取當前時間的分鐘/秒
4.獲取整分鐘/整小時時間戳
1.時間戳 --> 時間元組格式(time.struct_time) --> 日期字符串
時間戳 --> 時間元組格式
time.localtime(timestamp) # 參數timestamp為秒級時間戳
例子:
import time time_tuple = time.localtime(time.time()) print time_tuple # time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=1, tm_mday=30, tm_hour=11, tm_min=29, tm_sec=33, tm_wday=2, tm_yday=30, tm_isdst=0)
時間元組 --> 日期字符串
time.strftime(format, p_tuple=None):format:格式化的日期樣式;p_tuple:時間元組
例子:
time_format = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_tuple) print time_format # 2019-01-30 11:48:07
封裝成方法:
def timestamp_format(timestamp): """ :brief 時間戳格式化 :param timestamp: 時間戳 :return: 格式化后的日期 """ return time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(timestamp))
2.日期字符串 --> 時間元組格式(time.struct_time) --> 時間戳
日期字符串 --> 時間元組
time.strptime(string, format) # string:日期字符串,format:該日期字符串對應的格式化格式
例子:
import time time_str_to_tuple = time.strptime("2019-01-30 11:48:07", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") print time_str_to_tuple # time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=1, tm_mday=30, tm_hour=11, tm_min=48, tm_sec=7, tm_wday=2, tm_yday=30, tm_isdst=-1)
時間元組 --> 時間戳
time.mktime(p_tuple):p_tuple:時間元組
例子:
time_tuple_to_timestamp = int(time.mktime(time_str_to_tuple)) print time_tuple_to_timestamp # 結果:1548820087
封裝成方法
def time_str_to_timestamp(date_str, format): """ :brief 將字符串日期轉換為時間戳 :param date_str: 日期字符串,如:2019-01-30 11:48:07 :param format: 日期字符串對應的格式化格式,如:%Y-%m-%d %H:%M:%S :return: 時間戳 """ return int(time.mktime(time.strptime(date_str, format)))
3.獲取當前時間的分鐘/秒
獲取當前時間戳
timestamp = int(time.time())
獲取當前時間的秒
seconds = timestamp % 60 print "seconds:{}".format(seconds)
獲取當前時間的分鐘
minute = (timestamp - seconds) % (60 * 60) print "minute:{}".format(minute / 60)
4.獲取整分鐘/整小時時間戳
思路:
先除以對應的進制值取整,得到舍棄余數部分的整數,然后再乘以對應的進制值
one_minute = 60 # 一分鐘 one_hour = one_minute * 60 # 一小時 whole_minute = int(timestamp / one_minute) * one_minute whole_hour = int(timestamp / one_hour) * one_hour
datetime模塊介紹
datetime模塊中常見的類:
datetime.date:處理日期
datetime.time:處理時間
datetime.datetime:處理日期和時間
datetime.timedelta:處理時間差
說明:datetime模塊主要講解如下內容
1.時間戳 --> datetime時間格式 --> 日期字符串
2.日期字符串 --> datetime時間格式 --> 時間元組格式(time.struct_time) --> 時間戳
3.時間差的使用,根據當前時間獲取前N天的時間
1.時間戳 --> datetime時間格式 --> 日期字符串
時間戳 --> datetime時間格式
datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp) 參數timestamp:時間戳
例子:
import time, datetime datetime_type = datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()) print type(datetime_type) # <type 'datetime.datetime'>
datetime時間格式 --> 日期字符串
datetime.datetime.strftime(format) format:日期字符串對應的格式化格式
例子:
datetime_format = datetime_type.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S") print datetime_format # 2019/01/30 16:44:01
2.日期字符串 --> datetime時間格式 --> 時間元組格式(time.struct_time) --> 時間戳
日期字符串 --> datetime時間格式
datetime.datetime.strptime(date_str, format) date_str:字符串日期 format:日期字符串對應的格式化格式
例子:
datetime_type = datetime.datetime.strptime('2019/01/30 16:44:01', '%Y/%m/%d %H:%M:%S') print type(datetime_type) # <type 'datetime.datetime'> # print datetime_type.timestamp() print time.mktime(datetime_type.timetuple())
datetime時間格式 --> 時間元組格式(time.struct_time) --> 時間戳
datetime.datetime.timetuple(): datetime轉換為時間元組
例子:
datetime_type_to_timestamp = int(time.mktime(datetime_type.timetuple())) print datetime_type_to_timestamp
3.時間差的使用,根據當前時間獲取前N天的時間
datetime.timedelta(days, seconds, microseconds, milliseconds, minutes, hours, weeks)
參數說明:
1.days:天
2.seconds:秒
3.microseconds:毫秒 1秒 = 10^3 毫秒
4.milliseconds:微秒 1秒 = 10^6 微秒
5.minutes,分鐘
6.hours:小時
7.weeks:星期 1weeks = 7days
例子:
day_timedelta = datetime.timedelta(days=1) # 獲取1天的時間值 forward_datetime = datetime.datetime.today() - day_timedelta # 獲取前一天的datetime值 print forward_datetime
calendar模塊介紹
說明:
這里介紹一下使用month(year, month)方法打印出某年某月下的月歷時間
例子:
import calendar cal = calendar.month(2019, 1) # 打印出2019年1月的月歷 print cal
關于如何在python中使用時間模塊問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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