Python time モジュールの時刻取得と変換
Python の Time ライブラリでは、現在の日付と時刻へのアクセス、さまざまな形式での時刻の出力、指定された時刻の待機など、時間関連の処理を実行できます。
1. 時刻の取得
1.1. タイムスタンプ
import time timestamp = time.time() # 1682737552.5009851
グリニッジ標準時 (GMT) 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 から開始する合計現在までの秒数
1.2. 構造化された時刻
import time struct_time = time.localtime() #time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=4, tm_mday=29, tm_hour=11, tm_min=6, tm_sec=43, tm_wday=6, tm_yday=120, tm_isdst=0)
1.3. 書式化された時刻
import time format_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %p') # 2023-04-29 11:07:30 AM
%Y 10進数の世紀を含む年。( year)
%m 10 進数で表した月 [01,12].(month)
%d 10 進数で表した日 [01,31].(日)
% H 時間 ( 24 時間制) 10 進数で表した [00,23].(時-24 時間)
%M 10 進数で表した分 [00,59].(分)
%S 10 進数で表した秒[00,61].(秒)
%z UTC からのタイム ゾーン オフセット。(国際標準時と現地時間 (北京時間の東 8 区) との時差)
%a ロケールの短縮された平日name.(曜日-省略形)
%A ロケールの完全な曜日名.(曜日-完全名)
%b ロケールの月の省略名.(月名-省略形)
%B ロケールの完全な月名。(月名-フルネーム)
%c ロケールの適切な日付と時刻の表現。(Linux 時間形式)
%I 時間 (12 時間制) 10 進数 [01 ,12].(時-12 時)
%p ロケールの AM または PM に相当します。(午前または午後)
%X 時:分:秒、および % H:%M:%S 効果は同じです
%x 時間/分/秒
2. 時間変換
2.1. タイムスタンプ 構造化された時間
import time timestamp = time.time() # 1682738174.6577663 # 时间戳 > 结构化时间 struct_time = time.localtime(timestamp) # 默认time.time() # time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=4, tm_mday=29, tm_hour=11, tm_min=16, tm_sec=14, tm_wday=6, tm_yday=120, tm_isdst=0) # 结构化时间 > 时间戳 timestamp = time.mktime(struct_time) # 1682738174.0
2.2 . 構造化された時間 フォーマットされた時間
import time struct_time = time.localtime() #time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=4, tm_mday=29, tm_hour=11, tm_min=21, tm_sec=43, tm_wday=6, tm_yday=120, tm_isdst=0) # 结构化时间 > 格式化时间 format_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', struct_time) #2023-04-29 11:21:43 # 格式化时间 > 结构化时间 struct_time = time.strptime(format_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') #time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=4, tm_mday=29, tm_hour=11, tm_min=21, tm_sec=43, tm_wday=6, tm_yday=120, tm_isdst=-1)
以上がPython timeモジュールで時間を取得および変換する方法の詳細内容です。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。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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