在上面的代码中,我们定义了一个函数float_to_time,该函数接受一个浮点数float_time作为参数,然后利用datetime.fromtimestamp()方法将浮点数转换为时间戳,最后使用time()方法将时间戳转换为时间类型。 现在,我们可以调用这个函数来将一个浮点数表示的时间转换为时间类型: float_time=1634780533.765432time=float_to_time...
下面是完整的示例代码,包括将float数值转换为datetime对象和格式化为字符串形式的步骤。 importdatetimedeffloat_to_time(timestamp):dt_object=datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)formatted_time=dt_object.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")returnformatted_time# 示例float数值timestamp=1635827345.123456# 转换为...
import datetime 然后,使用datetime.fromtimestamp()方法将浮点数转换为日期时间。浮点数表示的是自1970年1月1日午夜以来的秒数,这也被称为Unix时间戳。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 timestamp = 1633421253.12345 dt = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp) print(dt) 输出结果会是一个datetime对...
time.time()#type(time.time())==float #Out[]:1607319973.764time.localtime()# time.struct_time(tm_year=2020,tm_mon=12,tm_mday=7,tm_hour=13,tm_min=46,tm_sec=13,tm_wday=0,tm_yday=342,tm_isdst=0)st=time.gmtime(time.time())st.tm_year #获取属性,st是元组,不能修改 #2020 基于t...
时间戳(timestamp)的方式:时间戳表示是从1970年1月1号 00:00:00开始到现在按秒计算的偏移量。查看一下type(time.time())的返回值类型,可以看出是float类型。返回时间戳的函数主要有time()、clock()等。 UTC(世界协调时),就是格林威治天文时间,也是世界标准时间。在中国为UTC+8。DST夏令时。
python 中 time 有三种格式: float, struct tuple(time.struct_time 或 datetime.datetime), str 常用的: float-->struct tuple: time.localtime( float ) struct time tuple-->str: time.strftime(format,struct time tuple) str-->struct time tuple: time.strptime(str, format) ...
importtimetime.time()#type(time.time())==float#Out[]:1607319973.764time.localtime()# time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=12, tm_mday=7, tm_hour=13, tm_min=46, tm_sec=13, tm_wday=0, tm_yday=342, tm_isdst=0)st=time.gmtime(time.time())st.tm_year#获取属性,st是元组,不...
float_timestamp = convert_to_float_timestamp(timestamp_str) print(f"浮点数时间戳: {float_timestamp}") ``` `datetime.timestamp()`方法返回一个浮点数表示的时间戳,包含了秒的小数部分,这在需要精确到毫秒或微秒的场景中非常有用。 四、应用场景与优化 ...
如上面所示,时间戳是一个float或int类型的数值,至少有 10 位整数。把时间戳转换为人类易读的时间,用到的是localtime(),与其相反的是mktime()能把人类易读的时间转换为时间戳。 # 时间戳转换为人类易读的时间 # 结果是:time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=9, tm_mday=28, tm_hour=12, tm_min=12...
[date_now,date_now],'update_time':[date_now,date_now],'source':['python','python']}insert_df=pd.DataFrame(data)schema_sql={ 'id':INT,'code': INT,'value': FLOAT(20),'time': BIGINT,'create_time': DATETIME(50),'update_time': DATETIME(50)}insert_df.to_sql('create_two',...