


Comment convertir des objets datetime Python en secondes depuis le 1er janvier 1970 ?
Conversion d'objets datetime en secondes en Python
Lorsque vous travaillez avec des objets datetime en Python, il peut être utile de les convertir en secondes pour diverses calculs. Cet article abordera le problème courant de la conversion d'un objet datetime en un horodatage représentant le nombre de secondes écoulées depuis un moment précis, comme le 1er janvier 1970.
Méthode 1 : Utilisation de toordinal() pour les dates spéciales
Pour la date spécifique du 1er janvier 1970, vous pouvez utiliser la méthode toordinal() pour calculer le nombre de jours depuis le début du calendrier grégorien. Cependant, cette méthode ne fournit que le nombre de jours et ne fait pas de différence entre les dates avec des heures différentes.
<code class="python">import datetime t = datetime.datetime(2009, 10, 21, 0, 0) t.toordinal() # Output: 730873</code>
Méthode 2 : Soustraire des objets Datetime
Pour les dates autres que Le 1er janvier 1970, vous devez soustraire l'objet datetime donné de la date de début et calculer la différence en secondes. Cela peut être fait en convertissant l'objet timedelta résultant en secondes à l'aide de total_seconds().
<code class="python">starting_date = datetime.datetime(1970, 1, 1) difference = (t - starting_date).total_seconds() print(difference) # Output: 1256083200.0</code>
Considérations
- Assurez-vous que la dateheure d'entrée et la date de début date sont dans le fuseau horaire UTC pour des résultats précis.
- Si votre datetime est associée à un fuseau horaire, vous devez également spécifier un fuseau horaire pour la date de début afin d'éviter les erreurs lors de la soustraction.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.

TOACCESSELlementsInapyThonList, Use Indexing, Négatif Indexing, Specing, Oriteration.1) IndexingStarTsat0.2) négatif Indexing Accesssheend.3) SlicingExtractSports.4) itérationussesforloopsoReNumerate.

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.


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