


Comment convertir une chaîne d'horodatage Unix en une date lisible en Python ?
Conversion d'une chaîne d'horodatage Unix en date lisible
En Python, une chaîne d'horodatage Unix représente le nombre de secondes écoulées depuis l'époque (1er janvier 1970). Souvent, nous devons convertir cette chaîne en une date lisible.
Lorsque nous essayons d'utiliser time.strftime pour cette conversion, nous rencontrons une TypeError car strftime attend un tuple avec neuf composants de date et d'heure comme deuxième argument, pas une chaîne.
Solution : utilisez le module datetime
Pour convertir avec succès un Chaîne d'horodatage Unix à une date lisible, nous pouvons utiliser le module datetime :
from datetime import datetime # Convert the timestamp string to an integer ts = int('1284101485') # Create a datetime object from the timestamp dt = datetime.utcfromtimestamp(ts) # Format the datetime object into a readable date and time string date_str = dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print(date_str)
Cette approche produit la sortie souhaitée de la date et de l'heure dans un format lisible par l'homme.
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!

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

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


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