2023-06-05 00:00:00 使用dateutil构造出来

可以使用Python中的`dateutil`库来构造一个`datetime`对象，示例如下：

from dateutil import parser

# 将字符串类型的日期转换为datetime类型
dt = parser.parse('2023-06-05 00:00:00')

其中，`parser.parse`方法可以将字符串类型的日期自动解析为`datetime`类型的对象。这样就可以构造出一个表示`2023-06-05 00:00:00`的`datetime`对象了。如果需要构造其他日期和时间的`datetime`对象，可以根据需要修改参数。

相关问题

2023-06-05 00:00:00 使用Java的dateutil构造出来

Java中没有名为`dateutil`的库，但是可以使用`joda-time`库来构造一个`DateTime`对象，示例如下：

import org.joda.time.DateTime;
import org.joda.time.format.DateTimeFormat;
import org.joda.time.format.DateTimeFormatter;

// 将字符串类型的日期转换为DateTime类型
String strDate = "2023-06-05 00:00:00";
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormat.forPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
DateTime datetime = formatter.parseDateTime(strDate);

其中，`DateTimeFormat.forPattern`方法的参数`"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"`表示将字符串类型的日期按照`年-月-日 时:分:秒`的格式进行解析。`DateTime`类型的`datetime`对象可以通过调用`formatter.parseDateTime()`方法来完成。这样就可以构造出一个表示`2023-06-05 00:00:00`的`DateTime`对象了。如果需要构造其他日期和时间的`DateTime`对象，可以根据需要修改参数。

async searchNewsSemi(dto: SearchDto) { dto.page = dto.page ? dto.page * 1 : 1; dto.limit = dto.limit ? dto.limit * 1 : 10; const queryParam = { query: { bool: { must: [], filter: [], }, }, aggs: {}, size: dto.limit, from: (dto.page - 1) * dto.limit, track_total_hits: true, }; if (dto.keyword) { const k = dto.keyword.split('_'); queryParam.query.bool.must.push({ match: { [k[0]]: k[1], }, }); } else { queryParam.query.bool.must.push({ match_all: {}, }); } if (dto.category) { if (Array.isArray(dto.category)) { dto.category.forEach((c) => { queryParam.aggs[`${c}Terms`] = { terms: { field: `${c}`, }, }; }); } else { // @ts-ignore queryParam.aggs[`${dto.category}Terms`] = { terms: { field: `${dto.category}`, }, }; } } if (dto.endTime) { let startTime = dto.startTime; if (!startTime) { const endTimeNew = new Date(dto.endTime); const startTimeStamp = endTimeNew.setDate(endTimeNew.getDate() - 7); startTime = dateUtil.pattern( new Date(startTimeStamp), 'yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ', ); } // 时间范围 queryParam.query.bool.filter.push({ range: { insert_time: { gte: startTime, lte: dto.endTime, }, }, }); // 时间范围分组 queryParam.aggs['insertTimeTerms'] = { date_histogram: { field: 'insert_time', interval: 'day', format: 'yyyy-MM-dd hh:MM:ss', }, }; } console.log('param:' + JSON.stringify(queryParam)); const result = await this.elasticSearchService.search({ index: 'news_semi', body: queryParam, }); const resultBody = result['body']; const resultData = resultBody['hits']['hits']; const aggregations = resultBody['aggregations']; const rest = { total: resultBody['hits']['total']['value'], data: resultData.map((item) => { const obj = { ...item }; if (obj.highlight) { obj['_source']['content'] = obj['highlight']['content'][0]; // 删除高亮字段 delete obj.highlight; } return obj; }), category: {}, }; if (aggregations) { for (const agg in aggregations) { rest.category[agg] = aggregations[agg]['buckets']; } } return aggregations; }

这是一段使用 ElasticSearch 进行半结构化数据搜索的代码，输入一个 SearchDto 对象，根据其中的条件构造一个 ElasticSearch 查询，从 ElasticSearch 中查询数据并返回结果。其中包括查询结果及聚合结果。查询条件包括：关键词、类别、起始时间和结束时间。如果有关键词，则根据关键词构造 match 查询，如果没有，则构造 match_all 查询。如果有类别，则根据类别构造聚合查询。如果有起始时间和结束时间，则根据时间范围构造时间过滤查询和时间范围分组聚合查询。最后返回查询结果和聚合结果。