Python で UTC 日時文字列をローカル タイムゾーンに変換する方法
UTC 日時文字列をローカル日時文字列に変換する
質問:
UTC を変換する方法App Engine の Bigtable に文字列として保存されている日時文字列を、エンドユーザーの正しいタイムゾーンは?
答え:
UTC 日時文字列をユーザーの正しいタイムゾーンの日時に変換するには、python-dateutil ライブラリを使用できます。このライブラリは、zoneinfo (Olson) データベース上に tzinfo 実装を提供し、正規名によるタイム ゾーン ルールの簡単な参照を可能にします。
実装:
from datetime import datetime from dateutil import tz # Hardcode zones: from_zone = tz.gettz('UTC') to_zone = tz.gettz('America/New_York') # Auto-detect zones: from_zone = tz.tzutc() to_zone = tz.tzlocal() # Create a datetime object from the UTC string utc = datetime.strptime('2011-01-21 02:37:21', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # Convert the datetime object to UTC timezone utc = utc.replace(tzinfo=from_zone) # Convert the datetime object to the user's timezone local = utc.astimezone(to_zone)
タイムゾーンごとに推奨されるストレージ情報:
- "-5:00" または "EST": この方法はシンプルですが、ユーザーのタイムゾーンの一定のオフセットを前提としているため制限があります。
- 正規名: Olson データベースからの正規名を使用すると、より柔軟で、タイムゾーンを認識します。これは、タイムゾーンの過去の変更を考慮に入れるためです。 python-dateutil ライブラリを使用すると、正規名でタイムゾーンを参照できます。
たとえば、「-5:00」は、次のコマンドを使用して「America/New_York」に変換できます。
import pytz est = pytz.timezone("America/New_York") est_name = est.zone
以上がPython で UTC 日時文字列をローカル タイムゾーンに変換する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
