


Wie konvertiere ich ein Python-Datetime-Objekt in ein lesbares String-Format?
Konvertieren Sie Python Datetime in einen String mit lesbarem Datumsformat
Bei der Arbeit mit Datums- und Uhrzeitangaben in Python ist es oft notwendig, ein Datetime-Objekt zu konvertieren in einen String in einem lesbaren Format umwandeln. Ein häufiges Szenario besteht darin, eine Datums- und Uhrzeitangabe als für Menschen lesbare Zeichenfolge anzuzeigen, z. B. „28. Januar 2010“.
Frage:
Gegeben sei ein Datums-/Uhrzeitobjekt, das von erhalten wurde Wie können wir eine datetime.datetime()-Instanz in eine Zeichenfolge mit einem bestimmten lesbaren Datumsformat konvertieren?
Antwort:
Die datetime-Klasse stellt eine Methode namens strftime, mit dem Sie ein Datetime-Objekt mithilfe eines angegebenen Formatcodes in eine Zeichenfolge formatieren können. Die strftime()-Methode akzeptiert eine Vielzahl von Formatierungsoptionen, die in der Python-Dokumentation hier dokumentiert sind: https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior.
Um ein Datetime-Objekt in eine Zeichenfolge mit einem bestimmten lesbaren Datumsformat zu konvertieren, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
-
Erstellen Sie ein Datetime-Objekt:
t = e['updated_parsed'] dt = datetime.datetime(t[0],t[1],t[2],t[3],t[4],t[5],t[6])
Nach dem Login kopieren -
Verwenden Sie die Methode strftime(), um das Datetime-Objekt zu formatieren:
formatted_date = dt.strftime("%B %d, %Y")
Nach dem Login kopieren
In diesem speziellen Beispiel ist der Formatcode „%B %d, %Y“ gibt das Datum im Format „%B“ aus, das der vollständige Name des Monats ist, „%d“, das der Tag des Monats ist, und „%Y“, das das Jahr ist.
Die resultierende formatierte Datumszeichenfolge lautet wie gewünscht „28. Januar 2010“.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich ein Python-Datetime-Objekt in ein lesbares String-Format?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
