Wie arbeite man mit Daten und Zeiten in Python?

Wie man mit Daten und Zeiten in Python arbeitet? Das Modul datetime enthält Klassen wie Datum , Zeit , datetime , Timedelta und TzInfo , um Datums- und Zeitinformationen darzustellen und zu manipulieren. A Datum Objekt repräsentiert ein Datum (Jahr, Monat, Tag), ein Zeit Objekt repräsentiert eine Zeit (Stunde, Minute, zweite, Mikrosekunde) und ein datetime Objekt kombiniert sowohl Datum als auch Zeit. Timedelta repräsentiert eine Dauer, sodass Sie arithmetische Operationen (Zugabe, Subtraktion) an Daten und Zeiten ausführen können. Tzinfo ist eine abstrakte Basisklasse für die Handhabungszeitzonen. 0) #YEAR, Monat, Tag, Stunde, Minute, zweiter Druck (jetzt) ​​Print (spezifisch_date)

Sie können auf einzelne Komponenten eines datetime Objekt zugreifen, die Attributes unter Verwendung von Attributes wie .YEAR , . Führen Sie auch Berechnungen mit Timedelta :

 <code class="python"> aus datetime import datetime, Timedelta One_week_later = Now Timedelta (Weeks = 1) Print (One_week_Later) </code> 

. Manipulation.

Was sind die besten Python-Bibliotheken für den Umgang mit Daten und Zeiten? Hier sind einige der besten:

• Pfeil : Diese Bibliothek bietet eine intuitivere und benutzerfreundlichere Schnittstelle im Vergleich zum Standard datetime Modul. Es vereinfacht häufige Aufgaben wie Parsendaten und Zeiten aus verschiedenen Formaten, die Ausführung von Zeitzonenumwandlungen und Formatierungsleistung. Es behandelt die Zeitzonen elegant und bietet hilfreiche Methoden für allgemeine Operationen. Es bietet eine sauberere API und eine verbesserte Lesbarkeit, insbesondere wenn es sich um Zeitzonen und komplexe Datum/Uhrzeitmanipulationen handelt. Es kann eine Vielzahl von Datums- und Zeitformaten verarbeiten, einschließlich mehrdeutiger oder schlecht formatierter Eingangszeichenfolgen. Sein Parser Modul ist besonders nützlich, um unkonventionelle Datums- und Uhrzeitzeichenfolgen zu analysieren. Für einfache Aufgaben kann das Modul datetime ausreichen. Für komplexere Szenarien oder eine verbesserte Usability sind Pfeil oder pendulum eine hervorragende Auswahl. Wenn Sie robuste Parsingfunktionen benötigen, ist dateUtil von unschätzbarem Wert. Für einen hochobjektorientierten Ansatz kann Maya bevorzugt werden. Für einfache arithmetische Operationen (Hinzufügen oder Subtrahieren von Tagen, Stunden, Minuten usw.) ist Timedelta hocheffizient. DateTime Modul. Sie enthalten häufig optimierte Algorithmen für Aufgaben wie die Berechnung der Differenz zwischen den Daten in verschiedenen Zeitzonen oder das nächste Auftreten eines wiederkehrenden Ereignisses. Numpys Fähigkeit, Operationen in ganzem Arrays gleichzeitig auszuführen, kann zu erheblichen Leistungsgewinnen im Vergleich zum Iterieren durch einzelne Daten führen. Die direkte Arbeit mit datetime Objekten und deren zugehörigen Methoden ist signifikant schneller und weniger fehleranfällig als wiederholt auf und aus Strings. Pythons strftime () Methode für DateTime Objekte verfügbar, bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, das Ausgabebildformat anzupassen. strftime () verwendet Formatcodes, um anzugeben, wie unterschiedliche Komponenten des Datums und der Uhrzeit angezeigt werden sollten. Yyyy-mm-dd HH: MM: SS-Format Druck (formatted_date) Another_format = Now.Strftime (& quot; %A, %b %d, %y & quot;) # Tag der Woche, Monatstag, Jahr, Jahr Format Print (Another_Format)

  -Code. Jahr, Monat, Tag, Stunde, Minute, Zweiter und andere Komponenten. In der Python -Dokumentation finden Sie eine vollständige Liste der verfügbaren Formatcodes. Diese Bibliotheken bieten möglicherweise auch zusätzliche Formatierungsoptionen oder Helfer für häufig verwendete Formate.

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