这篇文章主要介绍了关于Python获取昨天、今天、明天开始、结束时间戳的方法,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下
如下所示:
#!/usr/bin/python # coding=utf-8 # import time import datetime # 今天日期 today = datetime.date.today() # 昨天时间 yesterday = today - datetime.timedelta(days=1) # 明天时间 tomorrow = today + datetime.timedelta(days=1) acquire = today + datetime.timedelta(days=2) # 昨天开始时间戳 yesterday_start_time = int(time.mktime(time.strptime(str(yesterday), '%Y-%m-%d'))) # 昨天结束时间戳 yesterday_end_time = int(time.mktime(time.strptime(str(today), '%Y-%m-%d'))) - 1 # 今天开始时间戳 today_start_time = yesterday_end_time + 1 # 今天结束时间戳 today_end_time = int(time.mktime(time.strptime(str(tomorrow), '%Y-%m-%d'))) - 1 # 明天开始时间戳 tomorrow_start_time = int(time.mktime(time.strptime(str(tomorrow), '%Y-%m-%d'))) # 明天结束时间戳 tomorrow_end_time = int(time.mktime(time.strptime(str(acquire), '%Y-%m-%d'))) - 1 print '今天时间戳' print today_start_time print today_end_time print '昨天时间戳' print yesterday_start_time print yesterday_end_time print '明天时间戳' print tomorrow_start_time print tomorrow_end_time
输出结果
/usr/bin/python2.7 /home/he/dev/python_my/test.py 今天时间戳 1498233600 1498319999 昨天时间戳 1498147200 1498233599 明天时间戳 1498320000 1498406399 Process finished with exit code 0
以上是Python获取昨天、今天、明天开始、结束时间戳的方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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