Pythonで現在の日付と時刻を取得するにはどうすればよいですか? Python 言語では、現在の時刻または日付を取得するためにどのモジュールまたはクラス関数を呼び出すことができますか?
もちろん、時間関連のさまざまな関数を提供する time モジュールを使用することもできます。ただし、このモジュールの一部の機能は一部のプラットフォームでは利用できません。じゃあ何をすればいいの?より高度なオブジェクト指向インターフェイス関数である datetime を使用できます。日付と時刻を操作するためのさまざまな単純または複雑な方法が提供されます。
Pythonのtimeモジュールを使用して現在時刻を取得します
time.strftime(format) time.strftime("%H:%M:%S") ##24小时格式 time.strftime("%I:%M:%S")## 12小时格式
例
その日の日付と時刻を取得する単純なPythonプログラム#!/usr/bin/python import time print (time.strftime("%H:%M:%S")) ## 12 hour format ## print (time.strftime("%I:%M:%S"))
出力例:
18:11:30 6:11:30
現在の日付を出力するPythonプログラム
#!/usr/bin/python import time ## dd/mm/yyyy格式 print (time.strftime("%d/%m/%Y"))
出力例:
11/10/2013
フォーマットパラメータ:
%a 星期几的简写 %A 星期几的全称 %b 月分的简写 %B 月份的全称 %c 标准的日期的时间串 %C 年份的后两位数字 %d 十进制表示的每月的第几天 %D 月/天/年 %e 在两字符域中,十进制表示的每月的第几天 %F 年-月-日 %g 年份的后两位数字,使用基于周的年 %G 年分,使用基于周的年 %h 简写的月份名 %H 24小时制的小时 %I 12小时制的小时 %j 十进制表示的每年的第几天 %m 十进制表示的月份 %M 十时制表示的分钟数 %n 新行符 %p 本地的AM或PM的等价显示 %r 12小时的时间 %R 显示小时和分钟:hh:mm %S 十进制的秒数 %t 水平制表符 %T 显示时分秒:hh:mm:ss %u 每周的第几天,星期一为第一天 (值从0到6,星期一为0) %U 第年的第几周,把星期日做为第一天(值从0到53) %V 每年的第几周,使用基于周的年 %w 十进制表示的星期几(值从0到6,星期天为0) %W 每年的第几周,把星期一做为第一天(值从0到53) %x 标准的日期串 %X 标准的时间串 %y 不带世纪的十进制年份(值从0到99) %Y 带世纪部分的十制年份 %z,%Z 时区名称,如果不能得到时区名称则返回空字符。 %% 百分号
datetime モジュールを使用して現在の日付と時刻を取得します
パラメータは次のとおりです:cur=datetime.datetime.now() cur.hour cur.minute cur.year cur.day cur.month
例:
#!/usr/bin/python import datetime i = datetime.datetime.now() print ("当前的日期和时间是 %s" % i) print ("ISO格式的日期和时间是 %s" % i.isoformat() ) print ("当前的年份是 %s" %i.year) print ("当前的月份是 %s" %i.month) print ("当前的日期是 %s" %i.day) print ("dd/mm/yyyy 格式是 %s/%s/%s" % (i.day, i.month, i.year) ) print ("当前小时是 %s" %i.hour) print ("当前分钟是 %s" %i.minute) print ("当前秒是 %s" %i.second)
出力例:
当前的日期和时间 = 2013-10-11 19:38:19.4545 ISO格式的日期和时间 = 2013-10-11T19:38:19.4545 当前的年份 2013 当前的月份 10 当前的日期 11 dd/mm/yyyy 格式是 11/10/2013 当前小时是 0 当前分钟是 38 当前秒是 19
以上がPython を使用して現在の日付を取得する形式の紹介の詳細内容です。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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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