


Unix-Zeitstempelzeichenfolgen einfach in lesbare Datumsangaben konvertieren
Bei der Arbeit mit Zeitstempeln ist es notwendig, rohe Zeitstempelzeichenfolgen in besser lesbare Formate zu konvertieren . In Python kann ein TypeError auftreten, wenn Sie time.strftime zum Formatieren einer Unix-Zeitstempelzeichenfolge verwenden. Um dieses Problem zu beheben und diese Zeichenfolgen erfolgreich in für Menschen lesbare Datumsangaben umzuwandeln, beachten Sie Folgendes:
Verwendung des datetime-Moduls:
Das datetime-Modul bietet einen einfacheren Ansatz für die Handhabung von Datums- und Uhrzeitvorgängen in Python. So können Sie es verwenden:
from datetime import datetime ts = int('1284101485') # Check if the timestamp requires conversion from milliseconds if ts > 1e9: ts /= 1000 print(datetime.utcfromtimestamp(ts).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
Diese Methode verwendet datetime.datetime, um die Unix-Zeitstempelzeichenfolge in ein Datetime-Objekt zu konvertieren. Die Methode utcfromtimestamp() erstellt ein Datetime-Objekt aus einem Unix-Zeitstempel in UTC (Coordinated Universal Time). Schließlich wird die Methode strftime() verwendet, um das datetime-Objekt im angegebenen Format (%Y-%m-%d %H:%M:%S) in eine lesbare Zeichenfolge zu formatieren.
Denken Sie daran, wenn Wenn Sie auf den Fehler „Jahr liegt außerhalb des gültigen Bereichs“ stoßen, ist die Zeitstempelzeichenfolge möglicherweise in Millisekunden angegeben. Um dieses Problem zu beheben, dividieren Sie den Zeitstempelwert durch 1000, bevor Sie ihn in ein Datetime-Objekt konvertieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiert man Unix-Zeitstempelzeichenfolgen in Python einfach in für Menschen lesbare Datumsangaben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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