前書き
最近、問題が発生しました。サーバー
と クライアント
が同じタイムゾーンになく、サーバー
の時刻も同じではありません。ゾーンは EDT、つまり米国東部タイム ゾーンです。client
は私のコンピュータです。タイム ゾーンは中国標準タイム ゾーン、東部第 8 地区です。テストが必要な場合は、サーバーがこのタイムスタンプでいくつかのアクションを実行できるように、時刻を server
に送信する必要があります。このタイムスタンプは通常、現在時刻に 2 分または数分を加えたものです。 server
和client
不是在一个时区,server
时区是EDT,即美国东部时区,client
,就是我自己的电脑,时区是中国标准时区,东八区。处于测试需要,我需要向server
发送一个时间,使得server在这个时间戳去执行一些动作。这个时间戳通常是当前时间加2分钟或者几分钟。
通常美东在夏令时时,和我们相差12小时,所以直接减掉这12小时,然后再加两分钟,可以实现发送基于server
的时间戳,但是只有一半时间是夏令时,所以考虑还是基于时区来做。百度了一下,Python有一个模块pytz
是时区相关的,但不是builtin
方法,所以需要安装一下。
1. 首先安装pytz,pip install pytz.
2. 试了一下水,打印出美国的时区:
#-*-coding:utf-8-*- #/usr/bin/env python import pytz print(pytz.country_timezones('us'))#[u'America/New_York', u'America/Detroit', u'America/Kentucky/Louisville', u'America/Kentucky/Monticello', u'America/Indiana/Indianapolis', u'America/Indiana/Vincennes', u'America/Indiana/Winamac', u'America/Indiana/Marengo', u'America/Indiana/Petersburg', u'America/Indiana/Vevay', u'America/Chicago', u'America/Indiana/Tell_City', u'America/Indiana/Knox', u'America/Menominee', u'America/North_Dakota/Center', u'America/North_Dakota/New_Salem', u'America/North_Dakota/Beulah', u'America/Denver', u'America/Boise', u'America/Phoenix', u'America/Los_Angeles', u'America/Anchorage', u'America/Juneau', u'America/Sitka', u'America/Metlakatla', u'America/Yakutat', u'America/Nome', u'America/Adak', u'Pacific/Honolulu']
这个地方还真多,不过既然是东部,直接选New York就好了。
3. 下一步,打印出美东的current time。
#-*-coding:utf-8-*- #/usr/bin/env python import pytz import time import datetime tz = pytz.timezone('America/New_York') a = datetime.datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") print(a)
#2016-08-18 02:26:53
4. 将时间转换为秒,加上120秒,然后再转换回标准格式:
#-*-coding:utf-8-*- #/usr/bin/env python import pytz import time import datetime print(pytz.country_timezones('us')) tz = pytz.timezone('America/New_York') a = datetime.datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") print(a) b=time.mktime(time.strptime(a,'%Y-%m-%d %H:%M:%S'))+int(2)*60 print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M",time.localtime(b)))
#2016-08-18 02:28
server
に基づいてタイムスタンプを送信できますが、その半分だけです。時間は夏時間であるため、タイムゾーンに基づいて実行することを検討してください。 Baidu で検索すると、Python にはタイムゾーンに関連するモジュール pytz
がありますが、これは builtin
メソッドではないため、インストールする必要があります。
1. まず pytz をインストールし、pip install pytz を実行します。🎜🎜2. 水を試して、米国のタイムゾーンを出力します: 🎜🎜🎜rrreee🎜 🎜🎜これ たくさんの場所がありますが、東なのでニューヨークを選択してください。 🎜🎜3. 次に、米国東部の現在時刻を出力します。 🎜🎜 🎜rrreee🎜🎜🎜 🎜rrreee🎜🎜🎜#2016-08-18 02:26:53
🎜🎜🎜4. 時間を秒に変換し、120 秒を追加します。そして、標準形式に戻します: 🎜🎜#2016-08-18 02:28
🎜🎜詳細 Python はモジュール pytz を使用して変換します。タイムゾーン関連の記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。 🎜

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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