本文实例讲述了python编程开发之日期操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
在python中对日期进行操作的库有:
import datetime
import time
对日期格式化信息,可以参考官方API:
time.strftime
datetime
下面是我做的demo:
#datetime import datetime #当前日期 now = datetime.datetime.now() print(now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) print(now.strftime('%Y-%m-%d')) #string convert to datetime time_str = '2013-07-29 01:05:00' str_convert_2_time = datetime.datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') print(str_convert_2_time) #比较两个日期相差多少天 time_strA = '2013-07-29 01:05:00' time_strB ='2013-08-29 01:05:00' day = datetime.datetime.strptime(time_strA, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') day2 = datetime.datetime.strptime(time_strB, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') sub_day = day2 - day print('{0}和{1}相差{2}天'.format(time_strA, time_strB, str(sub_day.days))) #今后的n天的日期 n_days = 4 now = datetime.datetime.now() my_date = datetime.timedelta(days=n_days) n_day = now + my_date print('从今天起的{0}天的日期是:'.format(n_days)) print(n_day.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
运行效果:
Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:03:43) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information. >>> ================================ RESTART ================================ >>> 2013-07-29 01:48:16 2013-07-29 2013-07-29 01:05:00 2013-07-29 01:05:00和2013-08-29 01:05:00相差31天 从今天起的4天的日期是: 2013-08-02 01:48:16 >>>
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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