步骤一:导入time模块 首先,我们需要导入time模块,这个模块提供了与时间相关的功能。 importtime 1. 步骤二:使用time_ns()函数获取当前的纳秒级时间戳 接下来,我们可以使用time_ns()函数来获取当前的纳秒级时间戳。 timestamp=time.time_ns() 1. 完整代码示例 下面是完整的代码示例,包含了导入模块和获取纳秒级时...
# t1 = time.time_ns() # get timestamp from timer # t2 = time.time_ns() # get timestamp from timer while (t2 - t1) < 1e-16: # if zero then we are below clock granularity, retake timing # t2 = time.time() # get timestamp from timer t2 = timer() # get timestamp from ...
importtimeprint(time.monotonic())print(time.monotonic_ns())print(time.perf_counter())print(time.perf_counter_ns())print(time.process_time())print(time.process_time_ns())print(time.time())print(time.time_ns()) 上面的代码具体的意义如下: monotonic:用于测量一个长时间运行的进程的耗用时间,因为...
常用的标准库 time时间模块 import time time -- 获取本地时间戳 时间戳又被称之为是Unix时间戳,原本是在Unix系统中的计时工具。 它的含义是从1970年1月1日(UTC/GMT的午夜)开始所经过的秒数,不考虑闰秒。UNIX时间戳的 0 按照ISO 8601规范为 :197
time_value = 1620565604# 将数字时间戳转换为 Timestamp 类型，并指定单位为秒pd_time5 = pd.to_datetime(time_value, unit="s")print(type(pd_time5), pd_time5)输出如下：❝在这里有点需要注意：如果需要加入时区，我们可以使用tz_localize("Asia/Shanghai")来指定。（3）构造Timestamp对象 # 通过单独...
#秒计时 start = time.perf_counter() end = time.perf_counter() process_time1 = end - start print('起始时间{},终止时间{},运行了{}秒'.format(start, end, process_time1), sep = '\t') #纳秒计时 ns_start = time.perf_counter_ns() ns_end = time.perf_counter_ns() process_time2 ...
FileHandler(f'agent-{time.time_ns()}.log', encoding='utf-8') file_handler.setLevel(logging.DEBUG) file_handler.setFormatter(formatter) stdout_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout) stdout_handler.setLevel(logging.INFO) stdout_handler.setFormatter(formatter) log.addHandler(file_handler) log....
_time_sec = int(active_delay_time) if delay_time_sec > (ONEHOUR * 24): logging.error("The active delay time over 24 hours!") delay_time_sec = ONEHOUR * 24 return delay_time_sec else: logging.warning("The field of ACTIVE_DELAYTIME is invalid!") return None def get_delay_time(...
time.perf_counter_ns() time.process_time_ns() time.time_ns()注意这三个精确到纳秒的方法返回的...
import pandas as pd from adtk.data import validate_series from adtk.visualization import plot df = pd.read_csv('./data/nyc_taxi.csv', index_col="timestamp", parse_dates=True) df = validate_series(df) plot(df) 异常特征加工(transformers) adtk中transformers提供了许多时间序列特征加工的方法:...