tzset()方法重置所使用的库例程的时间转换规则。环境变量TZ指定如何完成此操作。
TZ环境变量的标准格式(空格为清楚起见而加的):
代码如下:
std offset [dst [offset [,start[/time], end[/time]]]]
- std和dst: 三个或更多的字母数字给人的时区缩写。这些将被传播到time.tzname。
- offset: 偏移量offset的形式为: .hh[:mm[:ss]]。这表明增值的本地时间以UTC到达。如果前面加一个“ - ”,时区是本初子午线以东;否则,它就是西部。如果没有偏移如下dst,夏季时间被假定为未来的标准时间一小时。
- start[/time], end[/time]: 表示当改变到和从夏令回来。开始和结束日期的格式是执行下列操作之一:
- Jn: 在Julian日期N(1
- n: 从零开始的Julian日期(0
- Mm.n.d: 第×天(0
- time: 此具有相同的格式偏移所不同的是,没有前导符号(“ - ”或“+”)是允许的。在默认情况下,如果时间没有给出,是02:00:00。
语法
以下是tzset()方法的语法:
time.tzset()
参数
- NA
返回值
此方法不返回任何值。
例子
下面的例子显示 tzset()方法的使用。
#!/usr/bin/python import time import os os.environ['TZ'] = 'EST+05EDT,M4.1.0,M10.5.0' time.tzset() print time.strftime('%X %x %Z') os.environ['TZ'] = 'AEST-10AEDT-11,M10.5.0,M3.5.0' time.tzset() print time.strftime('%X %x %Z')
当我们运行上面的程序,它会产生以下结果:
13:00:40 02/17/09 EST 05:00:40 02/18/09 AEDT

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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