按时间排序的问题?
表中某时间字段有一些格式:
<code> November 11, 2016 31 Oct 2016 2016-01-11 07 Nov 2016 </code>
能否按时间排序?
回复内容:
表中某时间字段有一些格式:
<code> November 11, 2016 31 Oct 2016 2016-01-11 07 Nov 2016 </code>
能否按时间排序?
python3
>>> import time >>> t=[('November 11, 2016','%B %d, %Y'), ('31 Oct 2016','%d %b %Y'), ('2016-01-11','%Y-%m-%d'), ('07 Nov 2016','%d %b %Y'),] >>> t.sort(key=lambda d:time.mktime(time.strptime(d[0],d[1]))) >>> from pprint import pprint as pp >>> pp(t) [('2016-01-11', '%Y-%m-%d'), ('31 Oct 2016', '%d %b %Y'), ('07 Nov 2016', '%d %b %Y'), ('November 11, 2016', '%B %d, %Y')] >>>
<code>$date = [ 'November 11, 2016', '31 Oct 2016', '2016-01-11', '07 Nov 2016' ]; usort($date, function($a, $b){ $a = strtotime($a); $b = strtotime($b); if ($a == $b) { return 0; } return ($a > $b) ? 1 : -1; });</code>
php
composer install Carbon
use Carbon\Carbon; $date = [ new Carbon('November 11, 2016', 'Asia/Shanghai'), new Carbon('31 Oct 2016', 'Asia/Shanghai'), new Carbon('2016-01-11', 'Asia/Shanghai'), new Carbon('07 Nov 2016', 'Asia/Shanghai'), ]; for ($i = 0; $i < count($date); $i++) { for ($j = 0; $j < $i; $j++) { if ($date[$j]->lt($date[$i]) { $tmp = $date[$j]; $date[$j] = $date[$i]; $date[$i] = $tmp; } } }
手机打的……如果有错,见谅……

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Masa depan PHP akan dicapai dengan menyesuaikan diri dengan trend teknologi baru dan memperkenalkan ciri -ciri inovatif: 1) menyesuaikan diri dengan pengkomputeran awan, kontena dan seni bina microservice, menyokong Docker dan Kubernetes; 2) memperkenalkan pengkompil JIT dan jenis penghitungan untuk meningkatkan prestasi dan kecekapan pemprosesan data; 3) Berterusan mengoptimumkan prestasi dan mempromosikan amalan terbaik.

PHP dan Python masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1.Php sesuai untuk pembangunan web, dengan sintaks mudah dan kecekapan pelaksanaan yang tinggi. 2. Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin, dengan sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

PHP tidak mati, tetapi sentiasa menyesuaikan diri dan berkembang. 1) PHP telah menjalani beberapa lelaran versi sejak tahun 1994 untuk menyesuaikan diri dengan trend teknologi baru. 2) Ia kini digunakan secara meluas dalam e-dagang, sistem pengurusan kandungan dan bidang lain. 3) Php8 memperkenalkan pengkompil JIT dan fungsi lain untuk meningkatkan prestasi dan pemodenan. 4) Gunakan OPCACHE dan ikut piawaian PSR-12 untuk mengoptimumkan prestasi dan kualiti kod.
