用C++time()打印出来的时间是Jan 01 00:09:52.496怎么转换成可计算的微秒级别
时间: 2024-03-16 15:44:49 浏览: 10
同样地,如果需要将时间精确到微秒级别,可以使用C++11引入的`chrono`库。以下是一个简单的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <chrono>
int main() {
// 获取当前时间的时间戳,精确到微秒级别
auto now = std::chrono::time_point_cast<std::chrono::microseconds>(std::chrono::system_clock::now());
// 将时间戳转换为长整型
auto now_us = std::chrono::time_point_cast<std::chrono::microseconds>(now).time_since_epoch().count();
std::cout << "当前时间的微秒级时间戳为: " << now_us << std::endl;
return 0;
}
```
输出结果应该为:
```
当前时间的微秒级时间戳为: 1641004192496000
```
同样需要注意的是,这里计算出来的时间戳是本地时间的时间戳,如果需要转换为UTC时间的时间戳,需要考虑时区的差异。
相关问题
pandas使用to_datetime转换中为什么会出现1970-01-01 00:00:00.020221220
在使用 Pandas 的 `to_datetime()` 函数将字符串转换为日期时间类型时,如果字符串中包含微秒(microsecond)信息,那么 Pandas 会将微秒信息转换为纳秒(nanosecond)后添加到日期时间类型中。由于微秒和纳秒的数量级不同,所以在转换后的日期时间类型中会出现奇怪的数字。
例如,你提到的日期时间 `1970-01-01 00:00:00.020221220` 中的微秒值为 `20221220`,当转换为纳秒时,它就变成了 `20222120`,因此在日期时间后面出现了 `.020221220` 的后缀。这个后缀表示纳秒,因此可以将其理解为 `1970-01-01 00:00:00` 的基础上再加上 `20222` 纳秒,即 `1970-01-01 00:00:00.000020222`。
如果你不需要微秒或纳秒信息,可以使用 `to_datetime()` 函数的 `format` 参数来指定日期时间字符串的格式,并去掉微秒信息。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01 01:23:45.678']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(df['date'])
```
这段代码将会输出 `2022-01-01 01:23:45`,而不是带有微秒信息的日期时间类型。
datetime.datetime.now()) 显示2023-01-01 18:30:00.006287,怎么去掉微秒?
你可以使用 strftime 方法将 datetime 对象转换为字符串,并使用格式代码来指定输出的格式。 例如,要去掉微秒,可以使用以下代码:
```
import datetime
now = datetime.datetime.now()
print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
```
这将输出类似于 "2023-01-01 18:30:00" 的日期时间字符串,不包含微秒。
此外,你也可以使用格式代码来调整日期和时间的各个部分的输出格式,如年份、月份、日期、小时、分钟、秒等。你可以在 Python 文档中的 time 模块页面中找到完整的格式代码列表。
https://docs.python.org/3/library/time.html#time.strftime