timestamp_s = date_time.map(datetime.datetime.timestamp)

时间: 2024-05-31 10:14:31 浏览: 135
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python timestamp和datetime之间转换详解

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这行代码使用了 Python 标准库中的 datetime 模块，将一个日期时间对象列表 date_time 转换为对应的 Unix 时间戳列表 timestamp_s。具体来说，datetime.datetime.timestamp() 方法将一个 datetime 对象转换为对应的 Unix 时间戳，即距离 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC（协调世界时）的秒数。这个方法返回的是浮点数类型的时间戳。在这个代码中，map() 函数用于对 date_time 列表中的每个日期时间对象都调用 timestamp() 方法，返回一个新的时间戳列表。
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python中时间转换datetime和pd.to_datetime详析

formatted_date = datetime.strptime(date_string, "%Y-%m-%d") 在这个例子中，我们使用"%Y-%m-%d"格式来解析字符串，得到一个datetime 对象。 接下来，我们讨论pandas库中的pd.to_datetime 函数。Pandas...

帮我优化一下这段python代码 import datetime class error: def __init__(self, log_path): pass self.log_path = log_path self.port = port self.end_time = end_time self.start_time = start_time def network_error(self, log_path: str, port: str, end_time: float, start_time: float = 0): with open(log_path, 'r') as f: for line in f.readlines(): log_time_str = line.split()[0] # 就看第一个是不是时间，如何是是时间戳的话看下要不要转 datetime_object = datetime.datetime.strptime( log_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') log_time = datetime_object.timestamp() if start_time <= log_time <= end_time: if port in line: return True def no_finf_element(self, log_path: str, end_time: float, start_time: float = 0): with open(log_path, 'r') as f: for line in f.readlines(): log_time_str = line.split()[0] # 就看第一个是不是时间，如何是是时间戳的话看下要不要转 datetime_object = datetime.datetime.strptime( log_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') log_time = datetime_object.timestamp() if start_time <= log_time <= end_time: if 'no such element' in line: return True def error_judge(self): if network_error(self.log_path, self.port, self.end_time, self.start_time) == True and no_finf_elemen(self.log_path, self.end_time, self.start_time) == True: pass # 不执行重跑 else: pass # 执行重跑

log_time = datetime_object.timestamp() if start_time <= log_time <= end_time: if error_str in line: return True line = f.readline() return False def network_error(self): return self._check_...

import os from datetime import datetime import random import string def batch_rename_files(folder_path, random_string_length=0): """ 批量重命名文件，名字改为该文件的创建或修改日期，如果有重名的文件，可以添加一个随机字符串 :param folder_path: 文件夹路径 :param random_string_length: 随机字符串长度，默认为0 """ for filename in os.listdir(folder_path): # 获取文件的创建时间或修改时间 full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): timestamp = os.path.getmtime(full_path) else: continue # 格式化时间 date_time = datetime.fromtimestamp(timestamp) new_name = date_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") # 添加随机字符串 if random_string_length > 0: random_string = ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase + string.digits, k=random_string_length)) new_name += '-' + random_string # 拼接新的文件名 file_extension = os.path.splitext(filename)[1] new_filename = new_name + file_extension new_full_path = os.path.join(folder_path, new_filename) # 重命名文件 os.rename(full_path, new_full_path) if __name__ == '__main__': folder_path = 'your_folder_path' batch_rename_files(folder_path, random_string_length=5)

date_time = datetime.fromtimestamp(timestamp) new_name = date_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") # 添加随机字符串 if random_string_length > 0: random_string = ''.join(random.choices(string....

two_days_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=2)).timestamp()怎么修改为大于五分钟

five_minutes_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(minutes=5)).timestamp() 这将获取当前时间减去五分钟之后的时间，并将其转换为时间戳。你可以将此代码中的 minutes 参数更改为其他值，...

import pyowm import datetime # 获取当前时间 now = datetime.datetime.now() # 获取上个月的时间 last_month = now.replace(month=now.month-1) # 初始化OpenWeatherMap对象 owm = pyowm.OWM('cff205d4bc569aaffdb80114250e52df') # 把'your-api-key'替换成你的API Key # 获取上个月的天气情况 mgr = owm.weather_manager() observation = mgr.weather_at_place('Shanghai') date_obj = datetime.datetime(last_month.year, last_month.month, 1) one_call = mgr.one_call(lat=observation.weather.location.lat, lon=observation.weather.location.lon, dt=date_obj.timestamp(), exclude='current,minutely,hourly,alerts') condition = one_call.forecast_daily[0].status print('上个月的天气情况是：', condition)被返回'Weather' object has no attribute 'location'

例如，您可以使用mgr.weather_at_place('Shanghai, CN', time=date_obj.timestamp())获取上个月的天气数据，其中'Shanghai, CN'是城市名称和国家代码的组合，date_obj.timestamp()是上个月第一天的时间戳。...

import json import datetime import hashlib import hmac import base64 app_key = 'cms自动化测试-online' app_secret = 'Nj8MmpI3QBQzr1UibCCgPhNaJXnOpqn8FR+kStbOTMw' # Set headers for JWT header = { 'typ': 'JWT', 'alg': 'HS256' } # Prepare timestamp in seconds current_timestamp = datetime.datetime.now().timestamp() data = { "app_key": app_key, 'iat': current_timestamp, 'exp': current_timestamp + 30 # expiry time is 30 seconds from time of creation } def base64url(source): # Encode in classical base64 encoded_source = base64.b64encode(source,altchars=b'-_') # Remove padding equal characters encoded_source = encoded_source.rstrip(b'=') print(encoded_source) return encoded_source.decode('utf-8') # encode header stringified_header = json.dumps(header).encode('utf-8') encoded_header = base64url(stringified_header) # encode data stringified_data = json.dumps(data).encode('utf-8') encoded_data = base64url(stringified_data) # build token token = encoded_header + '.' + encoded_data # print(token) # sign token signature = hmac.new(app_secret.encode('utf-8'), token.encode('utf-8'), hashlib.sha256).digest() encoded_signature = base64url(signature) signed_token = token + '.' + encoded_signature

这段代码是用于生成一个JWT（JSON Web Token）的。JWT是一种用于身份验证和授权的标准。这个代码片段首先定义了一些变量，包括应用程序的密钥和密钥。然后，它创建了一个包含当前时间戳和其他数据的字典。...

from django.db import models from django.contrib.auth.models import User class UserBehavior(models.Model): user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE) resource = models.ForeignKey(Resource, on_delete=models.CASCADE) behavior_type = models.CharField(max_length=10, choices=[('browse', '浏览'), ('collect', '收藏'), ('rate', '评分')]) timestamp = models.DateTimeField(auto_now_add=True) # 在前端页面中，使用ajax发送用户行为数据到后端 # 假设用户浏览了一篇名为"Python基础教程"的资源 import json import datetime from django.http import JsonResponse def browse_resource(request): user = request.user resource_id = request.POST.get('resource_id') behavior_type = 'browse' timestamp = datetime.datetime.now() # 将用户行为记录保存到数据库中 behavior = UserBehavior(user=user, resource_id=resource_id, behavior_type=behavior_type, timestamp=timestamp) behavior.save() # 返回结果，告诉前端页面操作成功 response_data = {'success': True} return JsonResponse(response_data)

这段代码是一个 Django 的应用程序中的一部分，它定义了一个名为 UserBehavior 的模型，并且定义了一个名为 browse_resource 的视图函数。这个模型用于记录用户在某个资源上的行为，包括浏览、收藏和评分。...

"update EAP_EQP_ALM set END_TIME = " + "TO_TIMESTAMP('" + DateTime.Now.ToString("yyyy/MM/dd HH:mm:ss.ffff") + "','YYYY/MM/DD HH24:MI:SS FF')" + " where " + "ALARM_ID = " + "'" + _alarmID + "' and " + "SUB_EQP_ID = " + "'" + em.EQID + "' and " + "date_time = (select date_time from (select date_time from EAP_EQP_ALM where date_time > sysdate - 7 and end_time is null " + " and " + "SUB_EQP_ID = " + "'" + em.EQID + "' and " + "ALARM_ID = " + "'" + _alarmID + "'" + "order by date_time desc) where rownum = 1);";

代码中使用了SQL语句，使用了TO_TIMESTAMP函数将当前时间转换成指定格式的时间戳。代码中的变量_alarmID和em.EQID是用来指定更新的条件，其中_alarmID是告警ID，em.EQID是设备ID。代码中还使用了嵌套SELECT语句，...

current_timestamp_seconds = str(int(time.time()))转化为020240708130403格式

current_timestamp_seconds = str(int(time.time())) 这段代码首先获取当前的时间戳（以秒为单位），然后将这个浮点数转换为整数类型 (int() 函数)，接着将这个整数值转换为字符串。默认情况下，时间戳会是一个...

device_df['hour'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour) device_df['is_night'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0) device_df['is_daytime'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0) device_df['is_weekend'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0)

最后，通过 device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0)，将 'timestamp' 列中的时间戳转换为 UTC 时间，并提取该时间对应的星期几。如果星期几...

mod_time = pd.to_datetime(timestamp, unit='s')

这段代码使用了 pandas 库的 to_datetime() 函数，将 Unix 时间戳（单位为秒）转换为 pandas 中的日期时间格式。具体来说，它将 timestamp 参数转换为一个 DatetimeIndex 对象，其中包含了年、月、日、时、分、秒等...

for i in aeb_bag_name: if i in record_path: pattern = r'\d{14}' result = re.search(pattern, i) print(result.group()) date_obj = datetime.datetime.strptime(result.group(), "%Y%m%d%H%M%S") hour = date_obj.hour minute = date_obj.minute second = date_obj.second a = f"{hour}:{minute}:{second}" print(a) with open('files.txt', 'r') as f: for line in f: if a in line: print(line)修改代码second值可能会大于或者小于文本中的值，上下浮动不超过2

date_obj = datetime.datetime.strptime(timestamp_str, "%Y%m%d%H%M%S") hour = date_obj.hour minute = date_obj.minute second = date_obj.second # 定义浮动范围 floating_range = 2 # 在这里设置你的...

timestamp_i = str(int(time.mktime('2023-01-01 12:00:00')*1000))

dt = datetime.datetime.strptime(datetime_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') timestamp_i = str(int(time.mktime(dt.timetuple()) * 1000)) print(timestamp_i) 在上面的示例中，我们使用 datetime.strptime() ...

prev_timestamp = datetime.datetime.strptime(df_2[i-1]['Receivedtime（UTC+8）'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') 表示什么意思

As an AI language model, I do not have emotions or personal opinions, and I cannot provide an answer to a question that is not specific or complete. Can you please provide more context or information ...

可是在比较 Timestamp 类型的变量和 float 类型的变量时需要对其进行转换。怎么该这段代码import pandas as pdfrom mlxtend.preprocessing import TransactionEncoderfrom mlxtend.frequent_patterns import apriori# 读取 Excel 文件数据df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业')dataset = df.values.tolist()print(dataset)te = TransactionEncoder()te_data = te.fit(dataset).transform(dataset)df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_)# 应用 Apriori 算法检测频繁项集frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)# 输出结果print(frequent_itemsets)

如果需要比较 Timestamp 类型的变量和 float 类型的变量，可以使用 Timestamp.to_pydatetime() 方法将 Timestamp 转换为 datetime 对象，再使用 datetime.timestamp() 方法将其转换为 float 类型。修改后的代码如下...

for model in models: time0=time() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) rf_roc_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) print(type(model).__name__, 'accuracy:', accuracy) print('======='*10) print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) print('======='*10) print(type(model).__name__, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S:%f')) print('======='*10) print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) print('======='*10)如果这个代码顺利运行，需要那些包

- datetime：用于处理日期和时间的 Python 标准库 如果您尚未安装这些包，您可以使用以下命令在命令行中安装它们： pip install scikit-learn datetime 请注意，您可能还需要安装其他依赖项，具体取决于...

time_col_float = np.array([float(pd.Timestamp(x).value) for x in time_col_str]) File "pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx", line 1698, in pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.__new__ File "pandas\_libs\tslibs\conversion.pyx", line 309, in pandas._libs.tslibs.conversion.convert_to_tsobject

timestamp_obj = pd.to_datetime(timestamp_str) 如果你的时间戳格式不是标准的日期时间格式，请查阅 Pandas 的文档，了解如何将其转化为 Pandas 的时间戳对象。另外，如果你的时间戳字符串中包含时区信息，请...

以下代码有什么问题：DateTime timestamp = DateTime.Now; string timestampStr = timestamp.ToString("yyyyMMddHHmmss"); string shortString = ""; byte[] hash = null; using (SHA1 sha1 = SHA1.Create()) { hash = sha1.ComputeHash(Encoding.UTF8.GetBytes(timestampStr)); string base64 = Convert.ToBase64String(hash); shortString = base64.Replace("+", "P").Replace("/", "S").Replace("=", "E").Substring(0, 7); } string base64_2 = shortString.Replace("P", "+").Replace("S", "/").Replace("E", "=").PadRight(28, '='); hash = Convert.FromBase64String(base64_2); string hashString = Encoding.UTF8.GetString(hash); timestampStr = hashString.Substring(0, 14); timestamp = DateTime.ParseExact(timestampStr, "yyyyMMddHHmmss", null);

这段代码的问题在于使用了 SHA1 哈希算法，而 SHA1 已经被证明不再安全，容易被攻击。建议使用更安全的哈希算法，如 SHA256 或 SHA512。另外，使用字符串替换来处理 Base64 编码的字符串也不是一个好的做法，建议...

df['datetime'] = pd.to_datetime( df.timestamp, unit='s', utc=True).dt.tz_convert("Asia/Shanghai")把这串代码用hql语言写出来

DATE_ADD(FROM_UNIXTIME(old_table.timestamp, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"), INTERVAL (TIMESTAMPDIFF(HOUR, UTC_TIMESTAMP(), 'Asia/Shanghai')) HOUR) AS datetime_shanghai FROM old_table; 这段SQL首先会将...

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