


Bagaimana untuk Menukar Objek Tarikh Python dengan betul kepada Cap Waktu UTC?
Menukar Objek Tarikh kepada Cap Masa UTC dalam Python
Dalam banyak senario, pengendalian tarikh dan masa dalam Python memerlukan menukarkannya kepada cap masa UTC untuk penyepaduan yang lancar dengan sistem atau rangka kerja lain yang beroperasi pada Universal Coordinated Masa. Walau bagaimanapun, proses penukaran ini mungkin menghadapi halangan. Contohnya, coretan di bawah menghasilkan hasil yang tidak dijangka:
import datetime d = datetime.date(2011, 01, 01) # A date object timestamp = datetime.datetime.utcfromtimestamp(time.mktime(d.timetuple())) print(timestamp) # Output: datetime.datetime(2010, 12, 31, 23, 0)
Hasil yang dijangkakan ialah cap waktu UTC untuk 1 Januari 2011, tetapi sebaliknya, kami mendapat 31 Disember 2010, pada 23:00 UTC.
Mari kita terokai penyelesaian kepada isu ini dan fahami cara mendapatkan UTC yang betul cap masa untuk objek tarikh dalam Python.
Mengendalikan Objek Tarikh dalam UTC
Objek tarikh yang disediakan d ialah objek tarikh Python asli yang mewakili tarikh tanpa sebarang maklumat masa . Untuk mendapatkan cap waktu UTC yang betul, kita perlu memastikan bahawa objek tarikh dipertimbangkan secara eksplisit dalam konteks UTC.
Berikut ialah dua kaedah untuk mencapai ini:
Pilihan 1: Menggunakan calendar.timegm()
Pendekatan ini mengandaikan bahawa objek tarikh d berada dalam UTC zon waktu.
import calendar timestamp = calendar.timegm(d.timetuple()) print(timestamp) # Output: 1293840000
Output ialah cap waktu UTC yang betul untuk 1 Januari 2011, pada 00:00.
Pilihan 2: Menggunakan datetime.timestamp()
Pilihan ini tersedia dalam Python versi 3.3 dan lebih baru dan memerlukan kami untuk menyatakan dengan jelas zon waktu UTC sebelum mendapatkan cap masa.
from datetime import timezone d_utc = d.replace(tzinfo=timezone.utc) # Explicitly specify UTC timezone timestamp = d_utc.timestamp() print(timestamp)
Output adalah konsisten dengan pendekatan sebelumnya.
Menukar Objek Masa Tarikh kepada Cap Waktu UTC
Jika anda mempunyai objek datetime dan bukannya objek tarikh, proses penukaran sedikit berbeza. Anda boleh menggunakan kaedah berikut:
Python 3.3
timestamp = dt.replace(tzinfo=timezone.utc).timestamp()
Python 3 (< 3.3)
timestamp = (dt - datetime(1970, 1, 1, tzinfo=timezone.utc)) / timedelta(seconds=1)
Python 2
timestamp = (dt - datetime(1970, 1, 1)).total_seconds()
Ingat untuk berhati-hati dengan potensi isu titik terapung dan pastikan ketepatan cap masa anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Objek Tarikh Python dengan betul kepada Cap Waktu UTC?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
