


Wie konvertiere ich UTC Datetime in die lokale Zeitzone mithilfe der Standardbibliothek von Python?
UTC-Datumszeit in lokale Zeitzone mithilfe der Standardbibliothek konvertieren
Bei der Arbeit mit Datums- und Uhrzeitangaben ist es häufig erforderlich, zwischen verschiedenen Zeitzonen zu konvertieren, insbesondere beim Abrufen und Anzeigen persistenter Daten. Dieser Artikel zeigt, wie man eine UTC-Datumszeit in eine lokale Datumszeit konvertiert, indem man nur die Python-Standardbibliothek verwendet und mehrere Lösungen für Python 2 und 3 bietet.
Standardmäßige lokale Zeitzone
Zum Konvertieren einer UTC-Datumszeit in Um ein lokales Datum und eine lokale Uhrzeit zu verwenden, müssen wir die standardmäßige lokale Zeitzone kennen. Leider bietet Python keine einfache Methode zum Abrufen dieser Informationen. Wir können jedoch ein Zeitzonenobjekt erstellen und verwenden, um es darzustellen.
Mit datetime.astimezone()
In Python 3.3 können wir die Methode datetime.astimezone(tz) verwenden, um das zu konvertieren datetime in eine lokale Zeitzone umwandeln. Allerdings müssen wir noch die standardmäßige lokale Zeitzone abrufen, was wir mit timezone.utc erreichen können.
<code class="python">from datetime import datetime, timezone def utc_to_local(utc_dt): return utc_dt.replace(tzinfo=timezone.utc).astimezone(tz=None)</code>
Verwendung von Kalender und Datum/Uhrzeit
In Python 2/3, wo datetime.astimezone () nicht verfügbar ist, können wir den folgenden Ansatz verwenden:
<code class="python">import calendar from datetime import datetime, timedelta def utc_to_local(utc_dt): # get integer timestamp to avoid precision lost timestamp = calendar.timegm(utc_dt.timetuple()) local_dt = datetime.fromtimestamp(timestamp) assert utc_dt.resolution >= timedelta(microseconds=1) return local_dt.replace(microsecond=utc_dt.microsecond)</code>
Beispielverwendung
Hier ist ein Beispiel für die Verwendung der Funktion utc_to_local() mit einer benutzerdefinierten Formatierungsfunktion:
<code class="python">from datetime import datetime def aslocaltimestr(utc_dt): return utc_to_local(utc_dt).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f %Z%z') utc_dt1 = datetime(2010, 6, 6, 17, 29, 7, 730000) utc_dt2 = datetime(2010, 12, 6, 17, 29, 7, 730000) utc_dt3 = datetime.utcnow() print(aslocaltimestr(utc_dt1)) print(aslocaltimestr(utc_dt2)) print(aslocaltimestr(utc_dt3))</code>
Fazit
Das Konvertieren einer UTC-Datumszeit in eine lokale Datumszeit nur unter Verwendung der Standardbibliothek in Python erfordert entweder die Erstellung eines Zeitzonenobjekts oder die Verwendung eines komplexeren Ansatzes mit Kalender- und Datum-/Uhrzeitoperationen. Während die Verwendung von pytz oder tzlocal bequemer ist, demonstrieren diese Lösungen die Flexibilität der Python-Standardbibliothek für die Handhabung von Datums-/Uhrzeitkonvertierungen ohne externe Abhängigkeiten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich UTC Datetime in die lokale Zeitzone mithilfe der Standardbibliothek von Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











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.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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 wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
