python时间转换

在Python中，我们可以使用time模块和datetime模块来进行时间转换。

要将时间转换为时间元组，我们可以使用time模块的localtime()函数。例如，如果我们想获取当前时间的时间元组，可以使用以下代码：

import time
t = time.localtime()

这将返回一个表示当前时间的时间元组。

要将时间元组转换为时间戳，我们可以使用time模块的mktime()函数。例如，如果我们有一个时间元组t，并想将其转换为时间戳，可以使用以下代码：

timestamp = time.mktime(t)

这将返回一个表示时间元组对应的时间戳。

另外，我们还可以使用time模块的time()函数来获取当前时间的时间戳。例如：

ts = time.time()

这将返回当前时间的时间戳。

要将时间戳转换为时间元组，我们可以使用time模块的localtime()函数或gmtime()函数。例如，如果我们有一个时间戳ts，并想将其转换为时间元组，可以使用以下代码：

# 方法一
time_tuple1 = time.localtime(ts)

# 方法二
time_tuple2 = time.gmtime(ts)

方法一返回的时间元组是基于本地时区的，方法二返回的时间元组是基于GMT（格林尼治标准时间）的。这两种方法的区别仅仅在于小时的输出不同，方法一的小时是24小时制的，方法二是12小时制的。

另外，如果我们想进行时间的加减运算，时间元组是不能直接进行加减操作的。我们需要使用datetime模块来进行时间的加减运算。

首先，我们可以使用datetime模块的strptime()函数将字符串转换为datetime格式的时间。例如，如果我们有一个字符串start表示开始时间，有一个字符串end表示结束时间，我们可以使用以下代码将其转换为datetime格式的时间：

import datetime
start = '2019-07-28 00:00:08'
end = '2019-07-29 00:50:03'
a = datetime.datetime.strptime(start, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
b = datetime.datetime.strptime(end, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

这将返回表示开始时间和结束时间的datetime对象。

要计算两个时间之间的时间差，我们可以直接使用加减操作。例如，如果我们想计算两个时间之间的秒数差，可以使用以下代码：

seconds_diff = (b - a).seconds

这将返回表示两个时间之间的秒数差。

如果我们想获得准确的时间差并将其转换为秒数，可以使用total_seconds()函数。例如：

total_seconds_diff = (b - a).total_seconds()

这将返回表示两个时间之间的准确时间差，并将其转换为秒数。

另外，我们还可以使用datetime模块的timedelta()函数进行时间的加减运算。例如，如果我们有一个datetime对象a，并想在此基础上加上5小时零68秒，可以使用以下代码：

c = a + datetime.timedelta(hours=5, seconds=68)

这将返回一个新的datetime对象c，表示a加上5小时零68秒后的时间。

同样地，我们也可以使用timedelta()函数进行时间的减法运算。例如，如果我们有一个datetime对象a，并想在此基础上减去69天和89分钟，可以使用以下代码：

d = a - datetime.timedelta(days=69, minutes=89)

这将返回一个新的datetime对象d，表示a减去69天和89分钟后的时间。

总结来说，要在Python中进行时间转换，我们可以使用time模块和datetime模块。time模块适用于时间元组和时间戳之间的转换，而datetime模块适用于字符串和datetime对象之间的转换以及时间的加减运算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python中三种时间格式转换的方法](https://blog.csdn.net/qdPython/article/details/127937547)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python机器学习案例-时间序列分析5](https://download.csdn.net/download/woshiyuyanjia/88269080)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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