dateutil解析日期时 OverflowError: Python int too large to convert to C long

当在使用Python的dateutil库处理日期时遇到`OverflowError: Python int too large to convert to C long`错误，通常是由于你尝试解析的大数值超出了`long`类型的存储范围。在Python 2.x中，`long`是一个固定长度的数据类型，最大值约为2^63 - 1。如果你试图解析的日期字符串表示了一个超出这个范围的整数，就会引发这种错误。

例如，如果你有一个非常大的时间戳，超过了`long`所能表示的最大值，dateutil可能无法正确地将其转换为日期对象。解决这个问题的一个办法是在处理大数值之前先将其转换为`float`，因为`float`类型可以容纳更大的数值。你可以这样做：

from dateutil.parser import parse
# 将大整数转换为浮点数
timestamp_float = float(timestamp_string)

# 然后再尝试解析
date_object = parse(timestamp_float)

然而，需要注意的是，直接将大整数转换为float可能会丢失精度，特别是如果原始数字本身就接近`long`的上限。因此，在实际操作时应谨慎处理。

相关问题

数据库里的时间选择器数字转化时出这个错误OverflowError: Python int too large to convert to C long

这个错误可能是因为你选择的时间太大，超出了C语言的long类型的范围。这种情况下，你可以使用Python的datetime模块来处理时间，它支持更大的时间范围。以下是一个例子：

import datetime

# 选择一个很大的时间
timestamp = 9999999999999999999

# 使用datetime转换时间
dt = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)

# 输出时间
print(dt)

这个例子中，我们选择了一个很大的时间戳，超出了C语言long类型的范围。然后，我们使用datetime模块的fromtimestamp方法将时间戳转换为datetime对象。这个方法支持更大的时间范围，所以不会出现上述错误。最后，我们输出转换后的时间。

Traceback (most recent call last): File "D:\程序\Keras-Faster-RCNN-master-master\metrics.py", line 266, in <module> new_boxes, new_probs = roi_helpers.non_max_suppression_fast(bbox, np.array(probs[key]), overlap_thresh=0.5) File "D:\程序\Keras-Faster-RCNN-master-master\keras_frcnn\roi_helpers.py", line 230, in non_max_suppression_fast boxes = boxes[pick].astype("int") OverflowError: Python int too large to convert to C long

这个错误的原因是Python中整型类型的范围是有限的，如果一个整数太大了，就会超出它的范围而无法转换为C语言中的long类型。在这个代码中，可能是bbox或probs[key]中的某个值超出了整型类型的范围，需要对这些值进行处理，例如使用float类型或者进行数据缩放等操作。你可以检查一下bbox和probs[key]中的数据类型和范围，看看是否存在这种情况。