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在python中使用10种方法,生成时间戳!

本文讲述了在python中使用10种方法,生成时间戳!具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随好学星城小编过来看看吧,具体如下:

attachments-2024-05-PB34gdPM664edd69718fa.png本文讲述了在python中使用10种方法,生成时间戳!具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随好学星城小编过来看看吧,具体如下:

在Python中,我们经常需要生成时间戳,今天来介绍一些生成时间戳的方法。可以使用多种方法来生成时间戳。以下是10种常见的方法:

使用time.time():

time.time()函数返回当前时间的时间戳(以秒为单位的浮点数)。

import time

timestamp = time.time()

print(timestamp)

使用datetime.datetime.now().timestamp():

使用datetime.datetime.now()获取当前时间,再使用timestamp()方法获取时间戳。

import datetime

timestamp = datetime.datetime.now().timestamp()

print(timestamp)

使用calendar.timegm(time.gmtime()):

使用time.gmtime()获取当前UTC时间,再使用calendar.timegm()将其转换为时间戳。

import calendar

import time

timestamp = calendar.timegm(time.gmtime())

print(timestamp)

使用datetime.timestamp():

如果你已经有一个datetime.datetime对象,可以使用timestamp()方法获取其时间戳。

import datetime

dt = datetime.datetime.now()

timestamp = dt.timestamp()

print(timestamp)

使用time.mktime():

如果你已经有一个time.struct_time对象,可以使用mktime()方法获取其时间戳。

import time

t = time.localtime()

timestamp = time.mktime(t)

print(timestamp)

使用pandas.Timestamp.now().timestamp():

如果你已经安装了pandas库,可以使用Timestamp.now()获取当前时间戳。

import pandas as pd

timestamp = pd.Timestamp.now().timestamp()

print(timestamp)

使用arrow.utcnow().timestamp():

如果你已经安装了arrow库,可以使用utcnow()获取当前UTC时间戳。

import arrow

timestamp = arrow.utcnow().timestamp()

print(timestamp)

使用numpy.datetime64('now').astype('int') // 10**9:

如果你已经安装了numpy库,可以使用datetime64()获取当前时间戳。

import numpy as np

timestamp = np.datetime64('now').astype('int') // 10**9

print(timestamp)

使用pytz.utc.localize(datetime.datetime.utcnow()).timestamp():

如果你已经安装了pytz库,可以使用utc.localize()获取当前UTC时间戳。

import datetime

import pytz

tz = pytz.timezone('UTC')

dt = datetime.datetime.utcnow()

utc_dt = tz.localize(dt)

timestamp = utc_dt.timestamp()

print(timestamp)

使用os.stat(<filename>).st_mtime:

如果你需要获取某个文件的最后修改时间,可以使用`os.stat()`函数获取文件状态,再使用`st_mtime`属性获取时间戳。

import os

filename = 'example.txt'

timestamp = os.stat(filename).st_mtime

print(timestamp)

以上10种常见的生成时间戳的方法,每种方法都有其适用场景和优缺点。我们可以根据自己的需求选择合适的方法。

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  • 发表于 2024-05-23 14:08
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  • 分类:Python开发

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