2023-05-21T16:00:00.000Z js中转为时分秒

可以使用JavaScript的Date()对象来将时间戳转换为时分秒格式。以下是一个示例代码：

const timestamp = 1699872000000; // 时间戳，单位为毫秒
const date = new Date(timestamp);

const hours = date.getHours().toString().padStart(2, '0'); // 小时，不足两位前面补0
const minutes = date.getMinutes().toString().padStart(2, '0'); // 分钟，不足两位前面补0
const seconds = date.getSeconds().toString().padStart(2, '0'); // 秒钟，不足两位前面补0

const timeString = `${hours}:${minutes}:${seconds}`; // 格式化的时间字符串

console.log(timeString); // 输出： 09:20:00

在上面的代码中，我们使用Date()对象将时间戳转换为日期对象，并使用getHours()、getMinutes()和getSeconds()方法获取小时、分钟和秒钟。然后使用padStart()方法来确保小时、分钟和秒钟都有两个数字，并将它们连接在一起形成格式化的时间字符串。

相关问题

格式化时间[ "2023-05-28T16:00:00.000Z", "2023-06-06T16:00:00.000Z" ]

这两个时间字符串的格式是 ISO 8601 标准的时间格式，表示的是世界标准时间（UTC）下的时间。如果需要将其转换为其他时区的时间格式，可以使用 Python 中的 datetime 模块进行处理。

以下是一个示例代码，将这两个时间字符串转换为北京时间（UTC+8）下的时间格式：

import datetime

# 时间字符串
time_strs = ["2023-05-28T16:00:00.000Z", "2023-06-06T16:00:00.000Z"]

# 转换为 datetime 对象
times = [datetime.datetime.fromisoformat(t[:-1]) for t in time_strs]

# 转换为北京时间（UTC+8）
beijing_times = [t + datetime.timedelta(hours=8) for t in times]

# 格式化输出
for t in beijing_times:
    print(t.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

输出结果为：

2023-05-29 00:00:00
2023-06-07 00:00:00

其中，`fromisoformat` 方法可以将 ISO 8601 格式的字符串转换为 datetime 对象，`strftime` 方法可以将 datetime 对象格式化为指定的时间字符串格式。

db.getCollection("tbdailydate").aggregate([ {$match:{'activity_no':'3VSWM91OVOZS6LP0Z9YWE11O',"create_time":{$gte:new Date("2023-05-12T00:00:00.000Z"),$lte:new Date("2023-05-21T23:59:59.000Z")}}}, {$group :{_id:"$create_time", usenum : {$sum : { $cond: [ {$and: [ {$gte: ["$create_time", new Date("2023-05-12T00:00:00.000Z")]}, {$lte: ["$create_time", new Date("2023-05-12T23:59:59.000Z")]}, ]}, "$use_num", 0 ] } }, weekend : { $sum : { $cond: [ {$and: [ {$gte: ["$create_time", new Date("2023-05-19T00:00:00.000Z")]}, {$lte: ["$create_time", new Date("2023-05-21T23:59:59.000Z")]}, ]}, "$use_num", 0 ] } } }} ])转成java格式的Aggregation方式

Sure! Here's the equivalent Java code for the given MongoDB aggregation pipeline:

import org.bson.Document;
import com.mongodb.client.AggregateIterable;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import static com.mongodb.client.model.Aggregates.*;
import static com.mongodb.client.model.Filters.*;
import static com.mongodb.client.model.Accumulators.*;

// Assuming you have a MongoClient instance and have connected to the database

// Get the collection
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("tbdailydate");

// Create the pipeline
List<Document> pipeline = Arrays.asList(
    match(and(eq("activity_no", "3VSWM91OVOZS6LP0Z9YWE11O"), 
              gte("create_time", new Date("2023-05-12T00:00:00.000Z")), 
              lte("create_time", new Date("2023-05-21T23:59:59.000Z")))),
    group("$create_time",
        sum("usenum",
            cond(and(gte("create_time", new Date("2023-05-12T00:00:00.000Z")), 
                      lte("create_time", new Date("2023-05-12T23:59:59.000Z")))),
                "$use_num", 0)),
        sum("weekend",
            cond(and(gte("create_time", new Date("2023-05-19T00:00:00.000Z")), 
                      lte("create_time", new Date("2023-05-21T23:59:59.000Z")))),
                "$use_num", 0))
    );

// Execute the aggregation
AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);

Please make sure to import the necessary MongoDB Java driver classes and adjust the code according to your specific setup.