time.gmtime()

时间: 2023-07-25 10:24:33 浏览: 42
`time.gmtime()` 方法是 Python 标准库中 time 模块中的一个方法,用于将时间戳转换为格林威治标准时间(GMT)的时间元组。 具体来说,`time.gmtime([timestamp])` 方法接受一个时间戳参数 timestamp,如果不提供参数,则默认使用当前系统时间的时间戳。然后,该方法会将时间戳转换为 GMT 的时间元组,该时间元组包含 9 个整数,分别表示年份、月份、日期、小时、分钟、秒数、星期、一年中的第几天、夏令时标记等信息。 例如: ```python import time timestamp = 1632815400.0 t = time.gmtime(timestamp) print(t) # 输出 time.struct_time(tm_year=2021, tm_mon=9, tm_mday=28, tm_hour=2, tm_min=30, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=271, tm_isdst=0) ``` 在这个例子中,我们手动构造了一个时间戳 timestamp,表示 2021 年 9 月 28 日上午 10 点 30 分 0 秒,星期二,然后使用 `time.gmtime(timestamp)` 方法将其转换为 GMT 的时间元组,并将结果赋值给变量 t。最后,我们输出变量 t 的值,可以看到它是一个 time.struct_time 对象,其中包含了该时间戳对应的 GMT 时间元组的各个字段值。 需要注意的是,由于 `time.gmtime()` 方法返回的是 GMT 时间元组,因此它与本地时区相关。如果需要使用本地时间,可以使用 `time.localtime()` 方法。此外,在某些场合下,由于夏令时的影响,时间元组中的一些字段可能不太准确。如果需要处理更复杂的时间计算,可以使用 `datetime` 模块中的相关方法。

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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)

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