


Convertir les horodatages avec décalage en objets Datetime à l'aide de strptime
Problème
Conversion des horodatages du format "2012-07-24T23:14:29- 07:00" vers les objets datetime utilisant strptime() peut être problématique en raison de l'heure décalage à la fin (-07:00). Sans le décalage, il est possible d'utiliser strptime() comme suit :
time_str = "2012-07-24T23:14:29" time_obj = datetime.datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
Cependant, l'utilisation du décalage temporel fourni entraîne une ValueError car la directive 'z' n'est pas prise en charge.
Solutions de contournement
Il existe deux solutions de contournement principales :
1. Ignorer le fuseau horaire à l'aide de strptime() :
Supprimez la partie du fuseau horaire de l'horodatage avant l'analyse :
time_obj = datetime.datetime.strptime(time_str[:19], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
2. Utilisez dateutil.parser :
Le module dateutil propose une fonction d'analyse qui prend en charge les fuseaux horaires :
from dateutil.parser import parse time_obj = parse(time_str)
Python 3.2 et versions ultérieures
Pour les versions Python 3.2 et supérieures , la prise en charge des fuseaux horaires a été améliorée. %z fonctionnera après avoir ajusté la chaîne de format comme suit :
- Supprimez les derniers deux-points de la chaîne de format.
- Supprimez le '-' avant le spécificateur %z.
time_obj = datetime.datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z')
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!

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Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

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NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

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