python time模块时间戳 与 结构化时间详解
更新时间：2022年06月23日 08:49:51 作者：侯小啾
这篇文章主要介绍了python time模块 时间戳 与 结构化时间的相关知识，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
time模块
1：概述
时间表示的分类
时间戳
格式化的时间字符串
结构化时间
时间戳：时间戳表示的是从1970年1月1日整0点到目前秒的偏移量，数据类型是浮点型，主要用来让计算机看的
格式化的时间字符串：如 2019-01-26 等 ，数据类型是字符串，主要是人看
结构化时间：结构化时间会将时间进行分组，比如年，月，日，时，分，秒等等，数据类型是一个元祖，主要做时间转换
导入相关库
import time
1. 时间戳
1.1 time.time()
time.time()可以得到的是 时间戳 。即 1970年1月1日0时0分0秒到现在时间的偏移量 s
t1 = time.time()
print('t1：', t1)
1.2 时间戳 转 字符串
将时间戳转化为 一种固定格式 的字符串，可以使用time.ctime()方法。（但是不太常用）
t = time.ctime(time.time()) print(t)
2. 结构化时间
使用结构化时间更便于我们的操作
2.1 本地时间
本地时间与时区有关。
t2 = time.localtime(time.time())
print("t2:", t2)
2.2 格林威治时间（零时区）
格林威治时间(0时区) 比北京时间晚8小时整(全球基准，用这个时间可以消除在不同地方写作代码的影响)
t3 = time.gmtime(time.time())
print("t3：", t3)
2.3 结构化时间 转 字符串
字符串形式是人类一般可以接受的形式
t4 = time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S", t2)
print(t4)
print(type(t4))
2.4 字符串 转 结构化时间
上述操作的逆向操作
t5 = time.strptime('2022/06/22 20:30:35', "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
print(t5)
2.5 结构化数据的属性
print("年：", t2.tm_year)
print("月：", t2.tm_mon)
print("日：", t2.tm_mday)
print("时", t2.tm_hour)
print("分", t2.tm_min)
print("秒", t2.tm_sec)
print("本周已过天数：", t2.tm_wday)
print("本年已过天数：", t2.tm_yday)
print("是否是夏令时", t2.tm_isdst)
2.6 结构化时间 转 时间戳
t7 = time.mktime(t2) print(t7)
到此这篇关于python time模块 时间戳 与 结构化时间的文章就介绍到这了,更多相关python time模块内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
pip安装提示Twisted错误问题（Python3.6.4安装Twisted错误）
这篇文章主要介绍了pip安装提示Twisted错误问题（Python3.6.4安装Twisted错误）,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2020-05-05
Python是一种功能强大的编程语言,可以用来发送电子邮件,使用Python发送邮件可以通过邮箱API来实现,aoksend将介绍使用Python邮箱API发送邮件的方法和步骤,需要的朋友可以参考下2024-04-04
这篇文章主要介绍了python进程的状态、创建及使用方法,结合实例形式详细分析了Python进程的概念、原理、工作状态、创建以及使用方法,需要的朋友可以参考下2019-12-12
这篇文章主要介绍了通过15行Python代码实现免费发送手机短信推送消息功能,通过实例代码截图的形式给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2020-02-02
Python 是一种多用途、功能强大的编程语言,具有广泛的特性和能力,在本文中,我们将探讨 15 个高级 Python 技巧,它们有助于改善您的开发工作流程,并使您的代码更加高效,更加 Pythonic2023-12-12
这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用两行Python代码就能实现pdf转word功能，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的小伙伴可以了解一下2023-03-03
这篇文章主要介绍了pandas随机排列与随机抽样的相关资料，帮助大家更好的利用pandas进行数据分析，感兴趣的朋友可以了解下2021-01-01
今天小编就为大家分享一篇TensorFlow内存管理bfc算法实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-02-02
详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）
这篇文章主要介绍了详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2019-07-07
这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用PySide6/PyQt6实现Python跨平台表格数据分页打印预览处理,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下2025-03-03
最新评论