python time.time()日期yyyymmdd

要将`time.time()`返回的日期格式转换为`yyyymmdd`的格式，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，导入`time`模块。
2. 使用`time.time()`函数获取当前的时间戳。
3. 将时间戳转换为日期对象，可以使用`datetime`模块中的`datetime.fromtimestamp()`函数。
4. 最后，使用`strftime()`函数将日期对象格式化为`yyyymmdd`的字符串格式。

以下是一个示例代码：

import time
from datetime import datetime

# 获取当前的时间戳
timestamp = time.time()

# 将时间戳转换为日期对象
dt_obj = datetime.fromtimestamp(timestamp)

# 将日期对象格式化为yyyymmdd的字符串格式
date_str = dt_obj.strftime('%Y%m%d')

print(date_str)  # 输出格式为yyyymmdd的日期字符串

请注意，这里的`time.time()`返回的是一个浮点数，表示自1970年1月1日以来的秒数。使用`datetime.fromtimestamp()`函数将其转换为日期对象后，可以根据需要使用`strftime()`函数进行格式化。在上述示例中，我们将日期格式化为`yyyymmdd`的字符串格式。

相关问题

抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hudi的ods_ds_hudi库中表user_info。根据ods_ds_hudi.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加分区，若operate_time为空，则用create_time填充，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。id作为primaryKey，operate_time作为preCombineField

可以按照以下步骤完成这个任务：

1. 创建Hudi表

首先，我们需要创建一个名为`user_info`的Hudi表，用于存储增量数据。可以使用以下命令创建Hudi表：

bin/hudi-cli.sh
  --table-type COPY_ON_WRITE
  --schema-file /path/to/user_info.schema
  --table-name user_info
  --base-path /path/to/ods_ds_hudi/user_info
  --props /path/to/hudi.properties
  --partition-value etl_date=20220101
  --partition-path etl_date

其中，`--table-type`指定表类型为COPY_ON_WRITE，`--schema-file`指定表结构文件路径，`--table-name`指定表名，`--base-path`指定表数据存放路径，`--props`指定Hudi配置文件路径，`--partition-value`指定分区键和值，`--partition-path`指定分区键名。

2. 抽取增量数据

接下来，我们需要从MySQL数据库中抽取增量数据，并将其写入Hudi表。可以使用以下SQL查询语句获取增量数据：

SELECT *
FROM shtd_store.user_info
WHERE operate_time > '2022-01-01 00:00:00' OR create_time > '2022-01-01 00:00:00'

该查询语句会返回`operate_time`或`create_time`大于指定时间的所有记录。然后，我们可以使用Java或Python编写一个程序将查询结果写入Hudi表。在写入数据时，需要判断每条记录的`operate_time`和`create_time`，并选择较大的那个时间作为增量字段。同时，需要将`operate_time`作为preCombineField，以便在写入数据时进行去重。如果`operate_time`为空，则用`create_time`填充。

3. 定时执行任务

最后，我们需要将上述步骤组合起来，并定时执行任务。可以使用cron等工具定时运行程序，例如：

0 0 * * * java -jar /path/to/data-loader.jar

该命令会在每天的0点0分运行数据加载程序，将增量数据写入Hudi表中。

Python将DataFrame中的dayno列的所有值，转换格式，达到和如下SQL语句一样的目的：from_unixtime(unix_timestamp(cast(dayno as string), 'yyyymmdd'), 'yyyy-mm-dd') as dayno

可以使用pyspark.sql.functions中的to_date和from_unixtime函数来实现类似的转换。具体代码如下：

from pyspark.sql.functions import to_date, from_unixtime, unix_timestamp, col

# 假设dayno列的数据类型为整数类型
df = df.withColumn('dayno', from_unixtime(unix_timestamp(col('dayno').cast('string'), 'yyyyMMdd'), 'yyyy-MM-dd'))

上述代码中，首先将dayno列转换为字符串类型，再使用unix_timestamp函数将其转换为UNIX时间戳。然后使用from_unixtime函数将UNIX时间戳转换为指定格式的日期字符串。最后使用withColumn函数将dayno列替换为转换后的日期字符串列。