


Conversion des formats de date avec Python
Question :
Vous avez une chaîne de date dans le formatez « Mon 15 février 2010 » et souhaitez le convertir en « 15/02/2010 ». Comment pouvez-vous effectuer ce changement de formatage en Python ?
Réponse :
Pour analyser la chaîne de date initiale et modifier son format, le module datetime propose une solution simple :
datetime.datetime.strptime(input_date_string, input_format).strftime(output_format)
Cette ligne de code vous permet de convertir la chaîne d'entrée en un objet datetime à l'aide de la fonction strptime, en appliquant le format d'entrée spécifié, puis utilisez la fonction strftime pour afficher le format de date souhaité.
Pour l'exemple donné, le code suivant effectuera la conversion :
from datetime import datetime result = datetime.strptime('Mon Feb 15 2010', '%a %b %d %Y').strftime('%d/%m/%Y') print(result)
Ce code affichera '15/02/2010' , qui est le format de sortie spécifié.
Remarques supplémentaires :
La date/heure Le module fournit une large gamme de spécificateurs de format pour l’entrée et la sortie. Vous pouvez vous référer à la documentation pour une liste complète de ces spécificateurs : https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior.
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!

Les raisons pour lesquelles les scripts Python ne peuvent pas fonctionner sur les systèmes UNIX incluent: 1) des autorisations insuffisantes, en utilisant Chmod xyour_script.py pour accorder des autorisations d'exécution; 2) Ligne Shebang incorrecte ou manquante, vous devez utiliser #! / Usr / bin / enwpython; 3) Paramètres de variables d'environnement incorrectes, vous pouvez imprimer OS.environ Debogging; 4) En utilisant la mauvaise version Python, vous pouvez spécifier la version sur la ligne Shebang ou la ligne de commande; 5) Problèmes de dépendance, en utilisant un environnement virtuel pour isoler les dépendances; 6) Erreurs de syntaxe, utilisez python-mpy_compileyour_script.py pour détecter.

L'utilisation de tableaux Python est plus adapté au traitement de grandes quantités de données numériques que les listes. 1) Les tableaux économisent plus de mémoire, 2) les tableaux sont plus rapides pour fonctionner par des valeurs numériques, 3) la cohérence de type de force des tableaux, 4) Les tableaux sont compatibles avec les tableaux C, mais ne sont pas aussi flexibles et pratiques que les listes.

Listes sont une meilleure ancêtres et des datatatates de mix

NumpyManagesMemoryForLargeArraySEfficientlyUsingViews, Copies andMemory-MapyPiles.1) Vues Allowcing withoutcopy

ListSinpythondonoTequireImporttingAmodule, tandis que les listes de la part de la variation de la daymoduleeeedanimport.1)

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.


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