UTC 日時文字列からローカル日時への変換
UTC 時刻からローカル タイム ゾーンへの変換
シナリオでは、次のようになります。 BigTable に保存されている UTC 日時文字列。ユーザーの Python 日時オブジェクトに変換する必要があります。
python-dateutil ライブラリを使用すると、この変換を簡単に実行できます。
from dateutil import tz utc_string = "2011-01-21 02:37:21" utc_datetime = datetime.strptime(utc_string, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # Assuming EST -5 time zone local_zone = tz.gettz('America/New_York') # Convert UTC datetime to local time local_datetime = utc_datetime.astimezone(local_zone)
タイム ゾーン情報の保存
タイムゾーン情報を保存するには、Olson データベース (tzinfo) を使用するのが一般的な方法です。このデータベースは、タイム ゾーン ルールの正規表現を提供します。
その後、「America/New_York」や「-5」などの一意の識別子でタイム ゾーンを指定できます。 Python の tzinfo ライブラリには、さまざまなタイム ゾーンに関する情報を取得し、日時の比較に使用するタイムゾーン オブジェクトのインスタンスを作成するメソッドが用意されています。
補足
- dateutil ライブラリには、タイムスタンプを取得してタイムゾーン対応の日時を返すことができる fromtimestamp と呼ばれるヘルパー メソッドも含まれています。 object.
- tzlocal パッケージを使用すると、システムの現在のタイム ゾーンを自動的に検出できます。
以上がPython で UTC 日時文字列を現地時間に変換するには?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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