本文实例讲述了python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
python中通过datetime模块可以很方便的计算两个时间的差,datetime的时间差单位可以是天、小时、秒,甚至是微秒,下面的代码就演示了datetime模块在计算时间差时的强大功能
# -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import datetime #datetime一般的时间计算 d1 = datetime.datetime(2013, 8, 05,15,50) d2 = datetime.datetime(2013, 8, 4,21,9,0,0) d3 = datetime.timedelta(microseconds=5000) print u'相差:%s微秒'%(d1-d2).microseconds print u'相差:%s秒'%(d1-d2).seconds print u'相差:%s天'%(d1-d2).days print u'时间间隔:%s微秒'%d3 #时区转换,当前系统所在时区+1 d = datetime.datetime.now() d = d + datetime.timedelta(seconds=3600) print d print d.ctime()
输出结果如下:
相差:0微秒 相差:67260秒 相差:0天 时间间隔:0:00:00.005000微秒 2013-08-30 11:29:29.663000 Fri Aug 30 11:29:29 2013
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。


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