Python全栈之路标准库系列之time模块

方法名说明
time.sleep(int)等待时间
time.time()输出时间戳,从1970年1月1号到现在用了多少秒
time.ctime()返回当前的系统时间
time.gmtime()将时间戳转换成struct_time格式
time.localtime()以struct_time格式返回本地时间
time.mktime(time.localtime())将struct_time格式转回成时间戳格式
time.strftime(“%Y-%m-%d %H:%M:%S”,time.gmtime())将struct_time格式转成指定的字符串格式
time.strptime(“2016-01-28”,”%Y-%m-%d”)将字符串格式转换成struct_time格式

查看当前时间

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>>> time.time()
# 以时间戳的形式返回
1464154805.82723
>>> time.ctime()
'Wed May 25 13:42:51 2016'

返回当前的昨天时间

>>> time.ctime()
'Wed May 25 13:42:51 2016'
# 今天的时间减去86640秒
>>> time.ctime(time.time()-86640)
'Tue May 24 13:39:58 2016'

将时间戳转换成struct_time格式

>>> time.gmtime(time.time()-86640)
time.struct\_time(tm\_year=2016, tm\_mon=5, tm\_mday=24, tm\_hour=5, tm\_min=42, tm\_sec=23, tm\_wday=1, tm\_yday=145, tm_isdst=0)
>>> obj = time.gmtime(time.time()-86640)
>>> obj.tm_year
2016
>>> obj.tm_mon
5
>>> "%s-%s-%s" % (obj.tm\_year, obj.tm\_mon, obj.tm_mday)
'2016-5-24'

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格式化

>>> import time
>>> t = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))
>>> t
'2016-09-21 14:04:54'
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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