


Detailliertes Beispiel für die Verwendung der Pfeilbibliothek zur Verarbeitung von Zeitdaten in Python
Obwohl Python mehrere integrierte Module zum Bearbeiten von Datum und Uhrzeit bereitstellt, können diese manchmal unsere Anforderungen nicht erfüllen. Daher wird im folgenden Artikel hauptsächlich erläutert, wie Python Zeitdaten elegant verarbeiten kann Relevante Informationen. Schauen wir uns unten um.
Vorwort
Jeder sollte wissen, dass wir uns oft mit der Zeit befassen müssen, aber wenn wir im Python-Standard mit Zeit umgehen Bibliothek Das Modul ist eigentlich nicht sehr benutzerfreundlich. Weil ich glaube, dass die meisten Leute bei der Verarbeitung von Zeitdaten immer wieder nach Dokumenten suchen. Beispielsweise können scheinbar sehr grundlegende Vorgänge wie Zeit- und Textformatkonvertierung, Zeiterhöhung und -verringerung usw. nicht verarbeitet werden einfach.
Das Schlimmste ist, dass es in der Python-Standardbibliothek tatsächlich zwei Module gibt, die Zeit verarbeiten, eines heißt time und das andere heißt datetime. Sie bieten ähnliche Methoden, aber die beiden sind völlig unterschiedlich. Es ist noch nicht vorbei. In der Standardbibliothek gibt es auch ein Modul namens Kalender, das ebenfalls zur Verwaltung der Zeit verwendet wird.
Heute möchte ich Sie nicht dazu bringen, die Beziehung zwischen den dreien zu verstehen, denn nur weil Sie sich jetzt daran erinnern, heißt das nicht, dass Sie es in Zukunft nicht vergessen werden. Der heutige Held ist eine Zeitverarbeitungsbibliothek, die so elegant ist, dass ich sie mir nicht entgehen lassen kann – Pfeil.
Einführung
arrow ist eine leichte Python-Bibliothek, die sich auf die Verarbeitung von Zeit und Datum spezialisiert hat. Sie bietet eine vernünftige, intelligente Möglichkeit zum Erstellen, Bearbeiten, Formatieren und Konvertieren von Zeiten und Daten.
Installieren
pip install arrow
Verwenden Sie
Schauen wir uns den Code direkt an.
>>> import arrow # 获取当前时间 >>> utc = arrow.utcnow() >>> utc <Arrow [2017-05-11T21:23:58.970460+00:00]> # 调整时间 >>> utc = utc.shift(days=+1, hours=-1) >>> utc <Arrow [2017-05-12T20:23:58.970460+00:00]> # 修改时间 >>> utc.replace(hour=4, minute=40) <Arrow [2017-05-12T04:40:58.970460+00:00]> # 转换时区 >>> local = utc.to('US/Pacific') >>> local <Arrow [2017-05-11T13:23:58.970460-07:00]> # 从文本转为时间对象 >>> arrow.get('2017-05-11T21:23:58.970460+00:00') <Arrow [2017-05-11T21:23:58.970460+00:00]> >>> arrow.get(1367900664) <Arrow [2017-05-07T04:24:24+00:00]> >>> arrow.get('June was born in May 1980', 'MMMM YYYY') <Arrow [1980-05-01T00:00:00+00:00]> # 获取时间戳 >>> local.timestamp 1368303838 # 格式化输出 >>> local.format() '2017-05-11 13:23:58 -07:00' >>> local.format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss') '2017-05-11 13:23:58' >>> local.humanize() 'an hour ago' # 转为标准库对象 >>> a.date() datetime.date(2017, 5, 7) >>> a.time() datetime.time(4, 38, 15, 447644)
Zusammenfassung
Ich habe dich nicht angelogen, oder? Wenn Ihr Python-Projekt in Zukunft Verarbeitungszeit benötigt, verzichten Sie bitte entschieden auf die Standardbibliothek, Pfeil wird Ihnen unzählige Gehirnzellen ersparen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetailliertes Beispiel für die Verwendung der Pfeilbibliothek zur Verarbeitung von Zeitdaten in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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