


Conversion de chaînes de date en objets de date en Python
En Python, vous pouvez rencontrer des situations dans lesquelles vous devez convertir une chaîne de date en datetime Objet .date, mais pas un objet datetime.datetime. Supposons que vous ayez une chaîne au format "%d%m%Y", telle que "24052010".
Le module datetime fournit une méthode pratique pour cette conversion : strptime. Cette méthode vous permet de spécifier le format d'entrée et de générer directement un objet datetime.date.
Pour convertir la chaîne donnée en un objet datetime.date, suivez ces étapes :
import datetime # Import the necessary modules import datetime # Parse the date string into a date object date_obj = datetime.datetime.strptime('24052010', "%d%m%Y").date() # Print the date object print(date_obj)
Sortie :
datetime.date(2010, 5, 24)
Comme vous pouvez le voir, le date_obj résultant est un objet datetime.date qui représente la date analysée à partir de la chaîne.
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!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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