


Hinzufügen von Sekunden zu datetime.time in Python
Im Gegensatz zu grundlegenden arithmetischen Operationen erfordert das Hinzufügen von Sekunden zu einem datetime.time-Objekt einen differenzierteren Ansatz . Dies liegt daran, dass datetime.time die direkte Addition von Ganzzahlen nicht unterstützt.
Standardmethode über Datetime-Konvertierung:
Die bevorzugte Methode beinhaltet die Konvertierung von datetime.time in eine vollständige Zahl datetime-Objekt, Sekunden mit datetime.timedelta hinzufügen und dann den Zeitwert extrahieren:
<code class="python">import datetime a = datetime.datetime(100, 1, 1, 11, 34, 59) b = a + datetime.timedelta(seconds=3) # Days, seconds, then other fields print(a.time()) print(b.time())</code>
Benutzerdefinierte Funktion mit timedelta:
Alternativ können Sie eine benutzerdefinierte Funktion erstellen Funktion wie addSecs:
<code class="python">import datetime def addSecs(tm, secs): fulldate = datetime.datetime(100, 1, 1, tm.hour, tm.minute, tm.second) fulldate = fulldate + datetime.timedelta(seconds=secs) return fulldate.time()</code>
Beispielverwendung:
<code class="python">a = datetime.datetime.now().time() b = addSecs(a, 300) print(a) print(b)</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie füge ich in Python Sekunden zu einem „datetime.time'-Objekt hinzu?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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