什么数据类型可以用time.strftime

时间: 2024-05-17 13:12:52 浏览: 124
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sqlite3使用日期、时间数据类型.pdf

`time.strftime()` 函数可以用于格式化时间，并将格式化后的时间转换为字符串类型。在 Python 中，时间数据类型有多种，包括： - `time.struct_time`：它是一个元组类型，包含了时间的各个组成部分，如年、月、日、时、分、秒等。 - `datetime.datetime`：它是一个日期和时间的组合类型，包含了年、月、日、时、分、秒等信息。 - `datetime.date`：它是一个日期类型，只包含了年、月、日信息。 `time.strftime()` 函数可以用于这些数据类型中的 `time.struct_time` 类型，因为它包含了时间的各个组成部分。对于 `datetime.datetime` 和 `datetime.date` 类型，我们可以使用其提供的 `strftime()` 方法来进行格式化，用法和 `time.strftime()` 函数类似，只是调用方式不同。
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在文件夹下创建一个文本文件file3.txt，内容如下： Time Code Price Volume 14:23:56 000001 15.69 650 14:24:08 000001 15.70 181 14:24:32 000001 15.68 59 使用代码读入文件内容，并且将四列数据分别处理为time.strftime、字符串、浮点数、整数形式

好的，我可以帮你处理这个问题。以下是Python代码实现： python import time # 读取文件内容 with open('file3.txt', 'r') as f: ...最后，使用time.strftime将时间转换为字符串，输出处理后的数据。

21. 在文件夹下创建一个文本文件 file3.txt，内容如下： Time Code Price Volume 14:23:56 000001 15.69 650 14:24:08 000001 15.70 181 14:24:32 000001 15.68 59 使用代码读入文件内容，并且将四列数据分别处理为 time.strftime、字符串、浮 点数、整数形式。

print(time.strftime('%H:%M:%S'), code, price, volume) 运行这个程序，你会得到以下输出结果： 14:23:56 000001 15.69 650 14:24:08 000001 15.7 181 14:24:32 000001 15.68 59 程序将文件中的每...

在文件夹下创建一个文本文件 file3.txt，内容如下: Time Code Price Volume 14:23:56 000001 15.69 650 14:24:08 000001 15.70 181 14:24:32 000001 15.68 59 使用代码读入文件内容，并且将四列数据分别处理为 time.strftime、字符串、浮 点数、整数形式。

你可以使用 Python 语言中的 datetime 模块来处理时间格式，使用 open() 函数读取文件，然后使用 split() 函数将每一行的内容分割成不同的列，最后使用相应的类型转换函数即可。 以下是代码示例： ...

class TBase: def __init__(self, id=None): self.id = id self._dtype = {} # 标记字段类型 k:字段名 v:ETimeFormat时间字段类型/枚举类型 def markField(self, **kwargs): self._dtype.update(kwargs) # 获取字段数据 (text, color) def getFieldDatas(self, fieldname): value, color = getattr(self, fieldname), Qt.black dtype = self._dtype.get(fieldname, value) if dtype == ETimeFormat.time: return time.strftime(dtype.desc, time.gmtime(value)), color elif dtype in [ETimeFormat.datetime, ETimeFormat.date]: return value.strftime(dtype.desc) if value else None, color elif isinstance(dtype, EBase) or isinstance(dtype, enum.EnumMeta): return value.desc, value.ext or color else: return f'{value}', color

如果字段类型是ETimeFormat.time，它将使用time.strftime函数将时间值转换为指定格式的字符串，并返回字符串和颜色。如果字段类型是ETimeFormat.datetime或ETimeFormat.date，它将使用strftime方法将日期时间值转换...

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Python datetime 对象本身并不直接提供 %f 格式，但你可以先将字符串转换为 datetime 对象，然后使用 .microsecond 属性获取微秒值。以下是一个示例： python from datetime import datetime # 获取当前...

@app.route('/api/xstj/') def new_book_data(): sql = 'select * from book ORDER BY uploadtime DESC LIMIT 10' data = sql_query_json(sql) for item in data: item['price'] = str(item['price'].quantize(Decimal('0.00'))) if item['price'] else item['price'] item['uploadtime'] = item['uploadtime'].strftime("%Y-%m-%d") if item['uploadtime'] else item['uploadtime'] item['borrowtime'] = item['borrowtime'].strftime("%Y-%m-%d") if item['borrowtime'] else item['borrowtime'] item['returntime'] = item['returntime'].strftime("%Y-%m-%d") if item['returntime'] else item['returntime'] return {'result':data,'code':200}解释一下每行代码的意思

9. item['returntime'] = item['returntime'].strftime("%Y-%m-%d") if item['returntime'] else item['returntime']：如果这本书的归还时间存在，则将时间格式化为字符串类型 "%Y-%m-%d"（即年-月-日）并保存在 ...

1.在文件夹下创建一个文本文件 file1.txt，内容是三行数字： 12 3 456 78 901 23 67 89 10 234 5 45 6 78 901 123 (1)使用 read()读入文件内容，计算出所有数字的和。 (2)使用 readline()分行读入文件内容，对每行内容按升序排序后写入 file2.txt。 (3)使用 readlines()读入文件内容，统计总共行数。 2.在文件夹下创建一个文本文件 file3.txt，内容如下： Time Code Price Volume 14:23:56 000001 15.69 650 14:24:08 000001 15.70 181 14:24:32 000001 15.68 59 使用代码读入文件内容，并且将四列数据分别处理为 time.strftime、字符串、浮点数、整数形式 3. (1)使用 lambda 函数计算三个数 x,y,z 的平均值。 (2)使用可变位置参数定义函数计算若干个数的平均值并在未传递参数时返回 None。

这里我们使用了 strptime() 函数将时间字符串转换为 datetime 类型，再使用 strftime() 函数将其转换为指定格式的字符串。 3.关于 lambda 函数和可变位置参数的问题： (1)计算三个数 x,y,z 的平均值： python ...

def time_chart(df): df1 = df.copy() df1['paytime'] = df1['paytime'].dt.time df1['paytime'] = pd.to_datetime(df.paytime) plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80) s = df1['paytime'].dt.floor('30T') df1['paytime'] = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s+pd.Timedelta(29*60,unit='s')).dt.strftime("%H:%M") timedf1 = df1.groupby('paytime')['id'].count() timedf1.drop(index='NaT-NaT', inplace=True) timedf_x = timedf1.index timedf_y = timedf1.values plt.xticks(rotation=60) plt.plot(timedf_x, timedf_y) plt.show() 帮我改进和简化加上注释

2. 可以用更简洁的方式来格式化时间段，例如使用 strftime() 中的 %H:%M 和 %H:%M 格式化字符串。 python df1['paytime'] = pd.to_datetime(df1['paytime']).dt.floor('30T').dt.strftime('%H:%M-%H:%M') ...

df1 = pd.read_excel('次席名单汇总（持续更新）.xlsx') time = df1['日期'] m = 0 for i in time: i = dt.strftime(i,'%Y-%m-%d') time[m] = i m = m+1 print(time) print(df1['日期'])

3. 使用循环对time中的每一个日期数据进行格式化，将日期格式化为"%Y-%m-%d"的形式，然后将格式化后的日期数据重新赋值给time中的对应位置。在循环中使用了datetime模块的strftime()方法来进行日期格式化。 4. 使用...

import time, sys from datetime import datetime, timedelta from netCDF4 import Dataset, date2num, num2date import numpy as np day = 20170101 d = datetime.strptime(str(day), '%Y%m%d') f_in = 'tp_%d-%s.nc' % (day, (d + timedelta(days = 1)).strftime('%Y%m%d')) f_out = 'daily-tp_%d.nc' % day time_needed = [] for i in range(1, 25): time_needed.append(d + timedelta(hours = i)) with Dataset(f_in) as ds_src: var_time = ds_src.variables['time'] time_avail = num2date(var_time[:], var_time.units, calendar = var_time.calendar) indices = [] for tm in time_needed: a = np.where(time_avail == tm)[0] if len(a) == 0: sys.stderr.write('Error: precipitation data is missing/incomplete - %s!\n' % tm.strftime('%Y%m%d %H:%M:%S')) sys.exit(200) else: print('Found %s' % tm.strftime('%Y%m%d %H:%M:%S')) indices.append(a[0]) var_tp = ds_src.variables['tp'] tp_values_set = False for idx in indices: if not tp_values_set: data = var_tp[idx, :, :] tp_values_set = True else: data += var_tp[idx, :, :] with Dataset(f_out, mode = 'w', format = 'NETCDF3_64BIT_OFFSET') as ds_dest: # Dimensions for name in ['latitude', 'longitude']: dim_src = ds_src.dimensions[name] ds_dest.createDimension(name, dim_src.size) var_src = ds_src.variables[name] var_dest = ds_dest.createVariable(name, var_src.datatype, (name,)) var_dest[:] = var_src[:] var_dest.setncattr('units', var_src.units) var_dest.setncattr('long_name', var_src.long_name) ds_dest.createDimension('time', None) var = ds_dest.createVariable('time', np.int32, ('time',)) time_units = 'hours since 1900-01-01 00:00:00' time_cal = 'gregorian' var[:] = date2num([d], units = time_units, calendar = time_cal) var.setncattr('units', time_units) var.setncattr('long_name', 'time') var.setncattr('calendar', time_cal) # Variables var = ds_dest.createVariable(var_tp.name, np.double, var_tp.dimensions) var[0, :, :] = data var.setncattr('units', var_tp.units) var.setncattr('long_name', var_tp.long_name) # Attributes ds_dest.setncattr('Conventions', 'CF-1.6') ds_dest.setncattr('history', '%s %s' % (datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), ' '.join(time.tzname))) print('Done! Daily total precipitation saved in %s' % f_out)

null是一个表示空值或缺失值的特殊数据类型。在程序中，当一个变量的值为空时，通常会被赋予null值。null与undefined不同，undefined通常表示变量未被定义或未初始化，而null表示该变量的值为空。在许多编程语言中，...
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system_data_and_time.rar_C++ Builder time_Get System Time_Time

使用time()函数可以获取自1970年1月1日00:00:00 UTC以来的秒数，这是一个无符号整数类型time_t。例如： cpp time_t now = time(0); 这行代码会获取当前的系统时间。 2. **将time_t转换为可读的日期...

@app.route('/api/tstj/') def get_book_data(): sql2 = 'select * from book' data = sql_query_json(sql2) for item in data: item['price'] = str(item['price'].quantize(Decimal('0.00'))) if item['price'] else item['price'] item['uploadtime'] = item['uploadtime'].strftime("%Y-%m-%d") if item['uploadtime'] else item['uploadtime'] item['borrowtime'] = item['borrowtime'].strftime("%Y-%m-%d") if item['borrowtime'] else item['borrowtime'] item['returntime'] = item['returntime'].strftime("%Y-%m-%d") if item['returntime'] else item['returntime'] print(data) return {'result':data,'code':200} @app.route('/api/tsjyadd/', methods=['POST']) def post_xsjyadd_data(): if request.method == 'POST': name = request.json.get('name') press = request.json.get('press') author = request.json.get('author') sql = 'INSERT INTO book (name, press, author) VALUES ("%s", "%s", "%s")'%(name,press,author) sql_ua_json(sql) return jsonify({'code': 200})解释每行代码的意思

1. get_book_data()：该接口使用 GET 方法获取书籍数据，并将数据转换为 JSON 格式返回给客户端。其中，sql_query_json() 函数用于执行 SQL 查询语句并返回 JSON 格式的结果。接着，代码对查询结果的每个元素...

def main(args): # load and preprocess dataset if args.dataset == 'reddit': data = RedditDataset() elif args.dataset in ['photo', "computer"]: data = MsDataset(args) else: data = load_data(args) features = torch.FloatTensor(data.features) #将数据集中的特征数据转换为PyTorch中的FloatTensor类型。 labels = torch.LongTensor(data.labels) #假设 data.labels 是一个包含类别标签的列表，那么这段代码将其转换为一个 PyTorch 的 LongTensor 张量 train_mask = torch.ByteTensor(data.train_mask) val_mask = torch.ByteTensor(data.val_mask) test_mask = torch.ByteTensor(data.test_mask) num_feats = features.shape[1] #获取特征的数量，并将其赋值给变量num_feats. n_classes = data.num_labels #指定分类类别数量. n_edges = data.graph.number_of_edges() #边的数量 current_time = time.strftime('%d_%H:%M:%S', localtime()) writer = SummaryWriter(log_dir='runs/' + current_time + '_' + args.sess, flush_secs=30)

接着，将加载的数据集中的特征数据、标签、训练集、验证集和测试集的掩码转换为 PyTorch 中的 Tensor 类型（分别为 torch.FloatTensor 和 torch.ByteTensor）。其中，features 是一个 n 行 d 列的矩阵，...

start_time = time.time() othercon = 'Profile_Time >= "{}" and Profile_Time <"{}" and high_level > 338'.format(desday,tom_dt.strftime('%Y-%m-%d')) # apro_df 是[latitude,longitude,time,high_level，features]的格式，但是高度还没有std apro_ori, apro_df, apro_xr = get_apro_data_sql(con, apro_config, othercon, pos_merge=pos_df, multi_index=multi_index + ['high_level']) print('THE COST to get raw data table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time))) # TODO: 可能查不到数据，判断一下 if apro_df.shape[0] == 0: # 修改列名即可 apro_final_df = apro_df apro_final_df.rename(columns={'high_level':'Level'},inplace=True) print('THE {} DAY HAS NO APRO DATA'.format(desday)) else: # 高度标准化 apro_df['Level'] = apro_df.apply(apro_get_level, axis=1) apro_df = apro_df.drop(['high_level'], axis=1) apro_xr = apro_df.set_index(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).to_xarray() # 插值等 # 2. 插值 _, _, times, tlabels = get_apro_interp_attr(apro_xr, std_index_3d, desday,posrange) # 时间 apro_mean_xr = apro_xr.groupby_bins('Time', bins=times, labels=tlabels).mean('Time').rename( {'Time_bins': 'Time'}) # 位置 apro_mean_xr['Latitude'] = apro_mean_xr.Latitude.values.round(1) apro_mean_xr['Longitude'] = apro_mean_xr.Longitude.values.round(1) apro_mean_df = apro_mean_xr.to_dataframe().dropna(how='all').reset_index() # 最后 apro_final_df = apro_mean_df.groupby(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).mean().dropna(how='all') # apro_final_xr = apro_final_df.to_xarray() apro_final_df = apro_final_df.reset_index() # 修改时间 apro_final_df.Time = pd.to_datetime(apro_final_df['Time']) apro_final_df.Time = apro_final_df['Time'].apply(lambda x:x.replace(year=2023)) # Todo: 可以改成输入的年份 # 输出中间文件,可能是空文件 desday = desday.replace('2017','2023') outfile = os.path.join(apro_config.outpath,"apro_mid_{}.csv".format(desday)) apro_final_df.to_csv(outfile,index=False)

最后，对apro_final_df进行重置索引，并将'Time'列的数据类型更改为datetime。 最后，代码根据desday生成输出文件的路径，并将apro_final_df保存为CSV文件。 这段代码的作用可能是对查询到的原始数据进行一些处理...

with open("file3.txt","w") as file: file.write("Time Code Price Volume\n14:23:56 000001 15.69 650\n14:23:08 000001 15.70.181\n14:24:32 000001 15.68.59") with open("file3.txt","r") as file: b = file.readline() for line in range(1,4): c = file.readline() a = c.split(" ") a[0] = a[0].strftime("%H:%M:%S") a[1] = str(a[1]) a[2] = float(a[2]) a[3] = int(a[3])

接下来，代码通过循环读取每一行数据，并使用split()函数将每一行数据分割成一个包含时间、代码、价格和数量信息的列表。最后，它对列表中的不同类型的数据进行了转换，如将时间转换为字符串格式，将价格转换为...

这段代码是干什么用的# -*- coding: utf-8 -*- import time import uuid import hashlib import base64 import ssl import urllib.request import hmac from hashlib import sha256 # 必填,请参考"开发准备"获取如下数据,替换为实际值 realUrl = 'https://rtcpns.cn-north-1.myhuaweicloud.com/rest/caas/relationnumber/partners/v1.0' #APP接入地址+接口访问URI APP_KEY = "a1********" #APP_Key APP_SECRET = "cfc8********" #APP_Secret ''' 选填,各参数要求请参考"AXB模式解绑接口" subscriptionId和relationNum为二选一关系,两者都携带时以subscriptionId为准 ''' subscriptionId = '****' #指定"AXB模式绑定接口"返回的绑定ID进行解绑 relationNum = '+86170****0001' #指定X号码(隐私号码)进行解绑 def buildAKSKHeader(appKey, appSecret): now = time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') #Created nonce = str(uuid.uuid4()).replace('-','') #Nonce digist = hmac.new(appSecret.encode(), (nonce + now).encode(), digestmod=sha256).digest() digestBase64 = base64.b64encode(digist).decode() #PasswordDigest return 'UsernameToken Username="{}",PasswordDigest="{}",Nonce="{}",Created="{}"'.format(appKey, digestBase64, nonce, now); def main(): # 请求URL参数 formData = urllib.parse.urlencode({ 'subscriptionId':subscriptionId, 'relationNum':relationNum }) #完整请求地址 fullUrl = realUrl + '?' + formData req = urllib.request.Request(url=fullUrl, method='DELETE') #请求方法为DELETE # 请求Headers参数 req.add_header('Authorization', 'AKSK realm="SDP",profile="UsernameToken",type="Appkey"') req.add_header('X-AKSK', buildAKSKHeader(APP_KEY, APP_SECRET)) req.add_header('Content-Type', 'application/json;charset=UTF-8') # 为防止因HTTPS证书认证失败造成API调用失败,需要先忽略证书信任问题 ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context try: print(formData) #打印请求数据 r = urllib.request.urlopen(req) #发送请求 print(r.read().decode('utf-8')) #打印响应结果 except urllib.error.HTTPError as e: print(e.code) print(e.read().decode('utf-8')) #打印错误信息 except urllib.error.URLError as e: print(e.reason) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现的是使用 Python 发送一个 DELETE 请求，访问华为云服务端提供的 AXB模式解绑接口，对指定的X号码进行解绑操作。主要包含以下步骤： 1. 构造请求地址，包括实际请求地址和请求参数。 2. 构造请求头，...

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我的代码小部件库：统计、MySQL操作与树结构功能

资源摘要信息:"leetcode用例构造-my-widgets是作者为练习、娱乐或实现某些项目功能而自行开发的一个代码小部件集合。这个集合中包含了作者使用Python语言编写的几个实用的小工具模块，每个模块都具有特定的功能和用途。以下是具体的小工具模块及其知识点的详细说明： 1. statistics_from_scratch.py 这个模块包含了一些基础的统计函数实现，包括但不限于均值、中位数、众数以及四分位距等。此外，它还实现了二项分布、正态分布和泊松分布的概率计算。作者强调了使用Python标准库（如math和collections模块）来实现这些功能，这不仅有助于巩固对统计学的理解，同时也锻炼了Python编程能力。这些统计函数的实现可能涉及到了算法设计和数学建模的知识。 2. mysql_io.py 这个模块是一个Python与MySQL数据库交互的接口，它能够自动化执行数据的导入导出任务。作者原本的目的是为了将Leetcode平台上的SQL测试用例以字典格式自动化地导入到本地MySQL数据库中，从而方便在本地测试SQL代码。这个模块中的MysqlIO类支持将MySQL表导出为pandas.DataFrame对象，也能够将pandas.DataFrame对象导入为MySQL表。这个工具的应用场景可能包括数据库管理和数据处理，其内部可能涉及到对数据库API的调用、pandas库的使用、以及数据格式的转换等编程知识点。 3. tree.py 这个模块包含了与树结构相关的一系列功能。它目前实现了二叉树节点BinaryTreeNode的构建，并且提供了从列表构建二叉树的功能。这可能涉及到数据结构和算法中的树形结构、节点遍历、树的构建和操作等。利用这些功能，开发者可以在实际项目中实现更高效的数据存储和检索机制。 以上三个模块构成了my-widgets库的核心内容，它们都以Python语言编写，并且都旨在帮助开发者在特定的编程场景中更加高效地完成任务。这些工具的开发和应用都凸显了作者通过实践提升编程技能的意图，并且强调了开源精神，即将这些工具共享给更广泛的开发者群体，以便他们也能够从中受益。 通过这些小工具的使用，开发者可以更好地理解编程在不同场景下的应用，并且通过观察和学习作者的代码实现，进一步提升自己的编码水平和问题解决能力。"