封装 Python 时间处理库:创建您自己的 TimeUtil 类

Go语言包设计核心:包名、导入路径与模块化实践 在Go语言中,'包(package)'是代码组织与依赖管理的基础单元,其本质是编译期静态链接的逻辑边界,而非文件系统目录。理解包名(小写、语义明确、非路径)与导入路径(全局唯一、域名开头、模块坐标)的分离关系,是避免'cannot find package'和循环依赖等高频问题的关键。Go Modules通过go.mod定义模块契约,使包具备版本化、可重现构建的技术价值。该机制支撑微服务拆分、内部封装(internal)、测试隔离等工程实践,在电商、SaaS、CLI工具等场景中广泛用于构建高内聚、低耦合的系 阅读详情

简介

在日常的Python开发中,处理时间和日期的需求是非常常见的。尽管Python内置了 datetime 和 time 模块,但在某些情况下,它们可能不够直观和易用。为了解决这个问题,我们封装一个名为 TimeUtil 的时间处理类,通过提供一组易于使用的方法来简化常见的时间相关任务。在本博客文章中,我们将介绍 TimeUtil 的功能,并通过一些实际示例说明如何在各种场景中使用它。

功能

  1. 时间的加减:TimeUtil 支持在 datetime 对象的基础上增加或减少年份、月份、天数、小时、分钟和秒。
  2. 计算昨天、明天、一周后和一个月后的日期。
  3. 将字符串转换为 datetime 对象。
  4. 将 datetime 对象转换为字符串。
  5. 将时间戳转换为字符串格式的时间。
  6. 将字符串格式的时间转换为时间戳。
  7. 将时间戳转换为 datetime 对象。
  8. 两时间(datetime对象)之差
  9. 计算工作日数

代码封装

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: Hui
# @Desc: { 时间工具类模块 }
# @Date: 2022/11/26 16:08

import time
from datetime import datetime
from typing import Union

from dateutil.relativedelta import relativedelta

from enums import TimeFormatEnum

class TimeUtil(object):
    """时间工具类"""

    def __init__(self, datetime_obj: datetime = None, format_str: str = TimeFormatEnum.DateTime.value):
        """
        时间工具类初始化
        Args:
            datetime_obj: 待处理的datetime对象,不传时默认取当前时间
            format_str: 时间格式化字符串
        """
        self.datetime_obj = datetime_obj or datetime.now()
        self.format_str = format_str

    @property
    def yesterday(self) -> datetime:
        """获取昨天的日期"""
        return self.sub_time(days=1)

    @property
    def tomorrow(self) -> datetime:
        """获取明天的日期"""
        return self.add_time(days=1)

    @property
    def week_later(self) -> datetime:
        """获取一周后的日期"""
        return self.add_time(days=7)

    @property
    def month_later(self) -> datetime:
        """获取一个月后的日期"""
        return self.add_time(months=1)

    def add_time(self, years=0, months=0, days=0, hours=0, minutes=0, seconds=0, **kwargs) -> datetime:
        """增加指定时间"""
        return self.datetime_obj + relativedelta(
            years=years, months=months, days=days, hours=hours, minutes=minutes, seconds=seconds, **kwargs
        )

    def sub_time(self, years=0, months=0, days=0, hours=0, minutes=0, seconds=0, **kwargs) -> datetime:
        """减去指定时间"""
        return self.datetime_obj - relativedelta(
            years=years, months=months, days=days, hours=hours, minutes=minutes, seconds=seconds, **kwargs
        )

    def str_to_datetime(self, date_str: str, format_str:
【python】时间相关工具包 基于python中常用的时间工具包:time、datetime、arrow、calendar封装 的时间工具类,拿来即用 阅读详情

相关推荐

time_utils.py

该python文件通过引入time模块,对时间进行封装; 获取系统当前时间并转换请求数据所需要的格式: 2020-05-16 11:20:00 获取年月日时分秒格式字符串: 2020-05-16 11:20:00 获取年月日时间格式字符串: 2020-05-16 获取时分秒时间格式字符串: 11:20:00

SAP子公司财务账套配置实战:从公司代码到记账期间变式的关键步骤

本文详细介绍了为SAP子公司快速配置财务账套的实战步骤。通过复用母公司成熟配置,重点阐述了从创建公司代码、关联控制范围到分配记账期间变式的核心流程,帮助顾问在一两个小时内完成核心骨架搭建,实现高效集团财务管控。

cake8的博客 165

ABA分析方法 — 软硬件开发必备的一种分析问题绝佳套路

可能你从很多地方听过这个名词,无论是在软件开发还是硬件领域(比较典型的领域:汽车、消费电子、医疗等行业),ABA验证都是一种快速分析故障的一个方法,第一次听到这个词,当时是不是一脸懵逼,本文就深度带你了解下ABA的分析方法。简要概述就是:怀疑A模块导致系统故障,将B模块替换A模块,故障消失,再将A模块替换回来,故障复现,则说明A模块是导致系统故障的原因其实,ABA分析问题,可能很多人在工作中都或多或少用过这个方法,只是没有这个概念,说明白了就是控制变量和对比验证,没什么高大上的东西。

Eureka1024的博客 7321

CNC数控机床数据采集,CNC数据采集 设备联网 车间数字化

cnc数据采集 cnc机床数据采集 免受权采集 设备联网

weixin_38175277的博客 2770

VMware vSphere运维管理手册

ESXi 7.0 引入了一种系统存储布局,可对大型模块和第三方组件进行灵活的分区管理和支持,同时简化了调试操作。ESXi 7.0 系统存储更改在 ESXi 7.0 之前,分区大小固定不变,除 /scratch 分区和可选 VMFS 数据存储之外,且分区号是静态的,这些限制了分区管理。在 ESXi 7.0 中,分区整合为更少且更大的可扩展分区,具体取决于所使用的引导介质及其容量。ESXi 7.0 系统存储布局包含四个分区:分区适用情况类型系统引导存储引导加载程序和 EFI 模块。FAT16。

Avenjan优快云博客 3623

Uni-App推送踩坑实录:从云函数URL化到后台推送失效,我都经历了什么

本文详细记录了Uni-App开发者在接入uni-push 2.0时遇到的推送失效问题,从云函数URL化到后台推送失效的完整排查过程。通过系统化分析和与官方沟通,最终找到解决方案,并分享了预防措施与最佳实践,帮助开发者避免类似问题。

weixin_42552716的博客 485

随机森林模型及案例(Python)

1 集成模型简介 集成学习模型使用一系列弱学习器(也称为基础模型或基模型)进行学习,并将各个弱学习器的结果进行整合,从而获得比单个学习器更好的学习效果。 集成学习模型的常见算法有Bagging算法和Boosting算法两种。 Bagging算法的典型机器学习模型为随机森林模型,而Boosting算法的典型机器学习模型则为AdaBoost、GBDT、XGBoost和LightGBM模型。 1.1 Bagging算法简介 Bagging算法的原理类似投票,每个弱学习器都有一票,最终根据所有弱学习器的投

qq_42433311的博客 4万+

SGLang HiCache实战:手把手教你配置KV Cache Offload,让大模型推理成本直降84%

本文详细介绍了SGLang HiCache在KV Cache Offload配置与调优中的实战应用,通过多级存储架构和智能卸载策略,显著降低大模型推理成本达84%。文章涵盖HiCache架构优势、环境配置、高级调优策略及生产环境最佳实践,帮助开发者优化GPU显存使用,提升并发处理能力。

weixin_29044713的博客 460

[CTFSHOW]JWT

文章目录前言JWT简介CTFSHOW Web345CTFSHOW Web346前置知识开始做题CTFSHOW Web347CTFSHOW Web348CTFSHOW Web349CTFSHOW Web350前置知识利用WP如何防御 前言 有些师傅向我咨询WP,索性就发了吧,其实早就写好了,只是懒,在github仓库里囤着 JWT简介 可以看看我的Github总结给自己看的,Y4tacker CTFSHOW Web345 首先打开题目,查看源码,接下来访问/admin被跳转回主页啥也没有发生 where is

Y4tacker的博客 6042

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

上一篇: python socket中实现SSL/TLS认证
下一篇: Python:界面开发,wx入门篇
Python_P叔
博客等级 码龄3年 5446粉丝 827原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值