So wandeln Sie Zahlen in Python in Datumsangaben um
Wie konvertiere ich Zahlen in Datumsangaben in Python? Lassen Sie mich im Folgenden die relevanten Schritte vorstellen:
Installation
Für die manuelle Installation ist es nicht erforderlich, das Quellcodepaket herunterzuladen, sondern einfach easy_install zu verwenden oder pip zur Online-Installation
easy_install python-dateutil
pip install python-dateutil
Das dateutil-Modul hat hauptsächlich zwei Funktionen: Parser und Regel. Der Parser analysiert eine Zeichenfolge in datetime, während rrule datetime basierend auf definierten Regeln generiert.
Über den Parser
Die Zeichenfolge kann beliebig sein, Sie können englische Wörter für Uhrzeit und Datum verwenden und Sie können horizontale Linien, Kommas, Leerzeichen usw. verwenden. usw. als Trennzeichen.
Wenn die Uhrzeit nicht angegeben ist, ist der Standardwert 0 Uhr, wenn das Datum nicht angegeben ist, ist der Standardwert heute, und wenn das Jahr nicht angegeben ist, ist der Standardwert dieses Jahr.
Verwandte Empfehlungen: „Python-Video-Tutorial“
>>from dateutil.parser import parse >>parse("Wed, Nov 12") datetime.datetime(2013, 11, 12, 0, 0) >>parse("2013-08-20") datetime.datetime(2013, 8, 20, 0, 0) >>parse("20130820") datetime.datetime(2013, 8, 20, 0, 0) >>parse("2013,08,20") datetime.datetime(2013, 8, 20, 0, 0) >>parse("08,20") datetime.datetime(2013, 8, 20, 0, 0) >>parse("12:00:00") datetime.datetime(2013, 8, 20, 12, 0) >>parse("this is the wonderful moment 12:00:00,I feel good",fuzzy=True)#fuzzy开启模糊匹配,过滤掉无法识别的时间日期字符 datetime.datetime(2013, 8, 20, 12, 0)
Über rrule
Der Funktionsprototyp ist wie folgt.
rrule(self, freq, dtstart=None, Interval=1, wkst=None, count=None, Until=None, bysetpos=None,
bymonth=None, bymonthday=None, byyearday=None, byeaster=None, byweekno=None, byweekday=None, byhour=None, byminute=None, bysecond=None, Cache=False)
freq: kann als Einheit verstanden werden. Kann JÄHRLICH, MONATLICH, WÖCHENTLICH, TÄGLICH, STÜNDLICH, MINUTENLICH, SEKUNDENLICH sein. Das heißt Jahr, Monat, Tag, Woche, Stunde, Minute und Sekunde.
dtstart,until: ist die Start- und Endzeit.
wkst: Wochenstartzeit.
Intervall: Intervall.
Anzahl: Geben Sie an, wie viele generiert werden sollen.
byxxx: Geben Sie den Abgleichszeitraum an. Beispielsweise stimmt byweekday=(MO,TU) nur mit Montag und Dienstag überein. byweekday kann MO, TU, WE, TH, FR, SA, SU angeben. Das ist Montag bis Sonntag.
>>from dateutil.rrule import * >>list(rrule(DAILY,dtstart=parse('2013-08-01'),until=parse('2013-08-07'))) #2013-08-01到2013-08-07每日 [datetime.datetime(2013, 8, 1, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 2, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 3, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 4, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 5, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 6, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 7, 0, 0)] >>list(rrule(DAILY,interval=3,dtstart=parse('2013-08-01'),until=parse('2013-08-07'))) #间隔为3 [datetime.datetime(2013, 8, 1, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 4, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 7, 0, 0)] >>list(rrule(DAILY,count=3,dtstart=parse('2013-08-01'),until=parse('2013-08-07'))) #只生成3个 [datetime.datetime(2013, 8, 1, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 2, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 3, 0, 0)] >>list(rrule(DAILY,byweekday=(MO,TU),dtstart=parse('2013-08-01'),until=parse('2013-08-07'))) #只匹配周一周二的 [datetime.datetime(2013, 8, 5, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 6, 0, 0)] >>list(rrule(MONTHLY,dtstart=parse('2013-05-19'),until=parse('2013-08-20'))) #按月为单位 [datetime.datetime(2013, 5, 19, 0, 0), datetime.datetime(2013, 6, 19, 0, 0), datetime.datetime(2013, 7, 19, 0, 0), datetime.datetime(2013, 8, 19, 0, 0)]
Zahlen in Datumsangaben umwandeln:
from dateutil.parser import parse a=20190613 b=str(a) c=parse(b)
print(c) 2019-06-13 00:00:00
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo wandeln Sie Zahlen in Python in Datumsangaben um. 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

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

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



PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Das Aktualisieren von PyTorch auf der neuesten Version von CentOS kann die folgenden Schritte ausführen: Methode 1: Aktualisieren von PIP mit PIP: Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr PIP die neueste Version ist, da ältere Versionen von PIP möglicherweise nicht in der Lage sind, die neueste Version von PyTorch ordnungsgemäß zu installieren. Pipinstall-upgradePip Die alte Version von Pytorch (falls installiert): PipuninstallTorChTorChVisionTorChaudio-Installation Neueste
