Python中time模块与datetime模块在使用中的不同之处
Python 中提供了对时间日期的多种多样的处理方式,主要是在 time 和 datetime 这两个模块里。今天稍微梳理一下这两个模块在使用上的一些区别和联系。
time
在 Python 文档里,time是归类在Generic Operating System Services中,换句话说, 它提供的功能是更加接近于操作系统层面的。通读文档可知,time 模块是围绕着 Unix Timestamp 进行的。
该模块主要包括一个类 struct_time,另外其他几个函数及相关常量。 需要注意的是在该模块中的大多数函数是调用了所在平台C library的同名函数, 所以要特别注意有些函数是平台相关的,可能会在不同的平台有不同的效果。另外一点是,由于是基于Unix Timestamp,所以其所能表述的日期范围被限定在 1970 - 2038 之间,如果你写的代码需要处理在前面所述范围之外的日期,那可能需要考虑使用datetime模块更好。文档解释比较费劲,具体看看怎么用:
In [1]: import time
In [2]: time.time()
Out[2]: 1414332433.345712
In [3]: timestamp = time.time()
In [4]: time.gmtime(timestamp)
Out[4]: time.struct_time(tm_year=2014, tm_mon=10, tm_mday=26, tm_hour=14, tm_min=7, tm_sec=13, tm_wday=6, tm_yday=299, tm_isdst=0)
In [5]: time.localtime(timestamp)
Out[5]: time.struct_time(tm_year=2014, tm_mon=10, tm_mday=26, tm_hour=22, tm_min=7, tm_sec=13, tm_wday=6, tm_yday=299, tm_isdst=0)
In [6]: struct_time = time.localtime(timestamp)
In [7]: time.ctime(timestamp)
Out[7]: 'Sun Oct 26 22:07:13 2014'
In [8]: time.asctime(struct_time)
Out[8]: 'Sun Oct 26 22:07:13 2014'
In [9]: time.mktime(struct_time)
Out[9]: 1414332433.0
In [10]: time.strftime("%a, %d %b %Y %H:%M:%S +0000", struct_time)
Out[10]: 'Sun, 26 Oct 2014 22:07:13 +0000'
In [11]: time.strptime("30 Nov 00", "%d %b %y")
Out[11]: time.struct_time(tm_year=2000, tm_mon=11, tm_mday=30, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=335, tm_isdst=-1)
问题不大,可能有时候需要注意一下使用的时区。
datetime
datetime 比 time 高级了不少,可以理解为 datetime 基于 time 进行了封装,提供了更多实用的函数。在datetime 模块中包含了几个类,具体关系如下:
object
timedelta # 主要用于计算时间跨度
tzinfo # 时区相关
time # 只关注时间
date # 只关注日期
datetime # 同时有时间和日期
名称比较绕口,在实际实用中,用得比较多的是 datetime.datetime 和 datetime.timedelta ,另外两个 datetime.date 和 datetime.time 实际使用和 datetime.datetime 并无太大差别。 下面主要讲讲 datetime.datetime 的使用。使用datetime.datetime.now()可以获得当前时刻的datetime.datetime 实例。 对于一个 datetime.datetime 实例,主要会有以下属性及常用方法,看名称就能理解,应该没有太大问题:
datetime.year
datetime.month
datetime.day
datetime.hour
datetime.minute
datetime.second
datetime.microsecond
datetime.tzinfo
datetime.date() # 返回 date 对象
datetime.time() # 返回 time 对象
datetime.replace(name=value) # 前面所述各项属性是 read-only 的,需要此方法才可更改
datetime.timetuple() # 返回time.struct_time 对象
dattime.strftime(format) # 按照 format 进行格式化输出
...
除了实例本身具有的方法,类本身也提供了很多好用的方法:
datetime.today()a # 当前时间,localtime
datetime.now([tz]) # 当前时间默认 localtime
datetime.utcnow() # UTC 时间
datetime.fromtimestamp(timestamp[, tz]) # 由 Unix Timestamp 构建对象
datetime.strptime(date_string, format) # 给定时间格式解析字符串
...
请注意,上面省略了很多和时区相关的函数,如需使用请查文档。对于日期的计算,使用timedelta也算是比较简单的:
In [1]: import datetime
In [2]: time_now = datetime.datetime.now()
In [3]: time_now
Out[3]: datetime.datetime(2014, 10, 27, 21, 46, 16, 657523)
In [4]: delta1 = datetime.timedelta(hours=25)
In [5]: print(time_now + delta1)
2014-10-28 22:46:16.657523
In [6]: print(time_now - delta1)
2014-10-26 20:46:16.657523
甚至两个 datetime 对象直接相减就能获得一个 timedelta 对象。如果有需要计算工作日的需求,可以使用 business_calendar这个库,不需要装其他依赖就可使用。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14