


Python の「dateutil.parser.isoparse」は、さまざまな ISO 8601 の日付と時刻の形式をどのように効率的に処理できるのでしょうか?
Python の dateutil.parser.isoparse を使用した ISO 8601 の日付と時刻の解析
ISO 8601 の日付と時刻の文字列を Python の datetime 型に解析するには、次のようにします。特に Python 標準ライブラリの strptime を使用する場合は困難です。
解決策: python-dateutil の isoparse 関数を使用する
python-dateutil パッケージは、dateutil.parser.isoparse 関数を使用した便利なソリューションを提供します。 Isoparse は、次のようなさまざまな ISO 8601 形式の処理に優れています。
- RFC 3339 日時文字列 (例: "2008-09-03T20:56:35.450686Z")
- 拡張 ISO 8601 形式(例えば。、 "2008-09-03T20:56:35.450686")
- 基本 ISO 8601 形式 (例: "20080903T205635.450686")
- 日付のみの形式 (例: "20080903")
さまざまな ISO 8601 形式の解析を示す例:
import dateutil.parser iso_datetime = "2008-09-03T20:56:35.450686Z" print(dateutil.parser.isoparse(iso_datetime)) # datetime with UTC timezone iso_extended = "2008-09-03T20:56:35.450686" print(dateutil.parser.isoparse(iso_extended)) # datetime without timezone iso_basic = "20080903T205635.450686" print(dateutil.parser.isoparse(iso_basic)) # datetime without timezone iso_date = "20080903" print(dateutil.parser.isoparse(iso_date)) # date
追加メモ
python-dateutil もdateutil.parser.parse を提供し、無効な ISO を解釈しようとします。 8601弦。ただし、より厳密な解析を行うには、正規表現や専用の ISO 8601 パーサーなどの他のオプションを検討してください。
Python 3.7 では、ISO 8601 文字列のサブセットを解析する datetime.datetime.fromisoformat が導入されました。 Python 3.11 では、ほぼすべての有効な ISO 8601 形式がサポートされています。ただし、柔軟性と特定のエッジケースの解釈の点で、依然として isoparse とは異なる場合があります。
以上がPython の「dateutil.parser.isoparse」は、さまざまな ISO 8601 の日付と時刻の形式をどのように効率的に処理できるのでしょうか?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。

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

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金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


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