如何在python中使用时间模块?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
python中常见的处理时间的模块:
time:处理时间的模块,如获取时间戳,格式化日期等
datetime:date和time的结合体,处理日期和时间
calendar:日历相关的模块,如:处理年历/月历
time模块介绍
说明:time模块主要讲解如下内容:
1.时间戳 --> 时间元组格式(time.struct_time) --> 日期字符串
2.日期字符串 --> 时间元组格式(time.struct_time) --> 时间戳
3.获取当前时间的分钟/秒
4.获取整分钟/整小时时间戳
1.时间戳 --> 时间元组格式(time.struct_time) --> 日期字符串
时间戳 --> 时间元组格式
time.localtime(timestamp) # 参数timestamp为秒级时间戳
例子:
import time time_tuple = time.localtime(time.time()) print time_tuple # time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=1, tm_mday=30, tm_hour=11, tm_min=29, tm_sec=33, tm_wday=2, tm_yday=30, tm_isdst=0)
时间元组 --> 日期字符串
time.strftime(format, p_tuple=None):format:格式化的日期样式;p_tuple:时间元组
例子:
time_format = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_tuple) print time_format # 2019-01-30 11:48:07
封装成方法:
def timestamp_format(timestamp): """ :brief 时间戳格式化 :param timestamp: 时间戳 :return: 格式化后的日期 """ return time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(timestamp))
2.日期字符串 --> 时间元组格式(time.struct_time) --> 时间戳
日期字符串 --> 时间元组
time.strptime(string, format) # string:日期字符串,format:该日期字符串对应的格式化格式
例子:
import time time_str_to_tuple = time.strptime("2019-01-30 11:48:07", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") print time_str_to_tuple # time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=1, tm_mday=30, tm_hour=11, tm_min=48, tm_sec=7, tm_wday=2, tm_yday=30, tm_isdst=-1)
时间元组 --> 时间戳
time.mktime(p_tuple):p_tuple:时间元组
例子:
time_tuple_to_timestamp = int(time.mktime(time_str_to_tuple)) print time_tuple_to_timestamp # 结果:1548820087
封装成方法
def time_str_to_timestamp(date_str, format): """ :brief 将字符串日期转换为时间戳 :param date_str: 日期字符串,如:2019-01-30 11:48:07 :param format: 日期字符串对应的格式化格式,如:%Y-%m-%d %H:%M:%S :return: 时间戳 """ return int(time.mktime(time.strptime(date_str, format)))
3.获取当前时间的分钟/秒
获取当前时间戳
timestamp = int(time.time())
获取当前时间的秒
seconds = timestamp % 60 print "seconds:{}".format(seconds)
获取当前时间的分钟
minute = (timestamp - seconds) % (60 * 60) print "minute:{}".format(minute / 60)
4.获取整分钟/整小时时间戳
思路:
先除以对应的进制值取整,得到舍弃余数部分的整数,然后再乘以对应的进制值
one_minute = 60 # 一分钟 one_hour = one_minute * 60 # 一小时 whole_minute = int(timestamp / one_minute) * one_minute whole_hour = int(timestamp / one_hour) * one_hour
datetime模块介绍
datetime模块中常见的类:
datetime.date:处理日期
datetime.time:处理时间
datetime.datetime:处理日期和时间
datetime.timedelta:处理时间差
说明:datetime模块主要讲解如下内容
1.时间戳 --> datetime时间格式 --> 日期字符串
2.日期字符串 --> datetime时间格式 --> 时间元组格式(time.struct_time) --> 时间戳
3.时间差的使用,根据当前时间获取前N天的时间
1.时间戳 --> datetime时间格式 --> 日期字符串
时间戳 --> datetime时间格式
datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp) 参数timestamp:时间戳
例子:
import time, datetime datetime_type = datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()) print type(datetime_type) # <type 'datetime.datetime'>
datetime时间格式 --> 日期字符串
datetime.datetime.strftime(format) format:日期字符串对应的格式化格式
例子:
datetime_format = datetime_type.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S") print datetime_format # 2019/01/30 16:44:01
2.日期字符串 --> datetime时间格式 --> 时间元组格式(time.struct_time) --> 时间戳
日期字符串 --> datetime时间格式
datetime.datetime.strptime(date_str, format) date_str:字符串日期 format:日期字符串对应的格式化格式
例子:
datetime_type = datetime.datetime.strptime('2019/01/30 16:44:01', '%Y/%m/%d %H:%M:%S') print type(datetime_type) # <type 'datetime.datetime'> # print datetime_type.timestamp() print time.mktime(datetime_type.timetuple())
datetime时间格式 --> 时间元组格式(time.struct_time) --> 时间戳
datetime.datetime.timetuple(): datetime转换为时间元组
例子:
datetime_type_to_timestamp = int(time.mktime(datetime_type.timetuple())) print datetime_type_to_timestamp
3.时间差的使用,根据当前时间获取前N天的时间
datetime.timedelta(days, seconds, microseconds, milliseconds, minutes, hours, weeks)
参数说明:
1.days:天
2.seconds:秒
3.microseconds:毫秒 1秒 = 10^3 毫秒
4.milliseconds:微秒 1秒 = 10^6 微秒
5.minutes,分钟
6.hours:小时
7.weeks:星期 1weeks = 7days
例子:
day_timedelta = datetime.timedelta(days=1) # 获取1天的时间值 forward_datetime = datetime.datetime.today() - day_timedelta # 获取前一天的datetime值 print forward_datetime
calendar模块介绍
说明:
这里介绍一下使用month(year, month)方法打印出某年某月下的月历时间
例子:
import calendar cal = calendar.month(2019, 1) # 打印出2019年1月的月历 print cal
关于如何在python中使用时间模块问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。
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