Python3时间加减运算及其场景

Python3 日期和时间处理指南 Python3 中处理日期和时间的内置模块主要有datetime和time。Python3 中处理日期和时间非常方便,使用datetime和time模块可以轻松地创建、格式化、转换和比较日期和时间。本文介绍了 Python3 中日期和时间的基本操作、转换以及一些实用工具,希望对您有所帮助。 阅读详情

时间加减

datetime.timedelta

In [1]: import datetime

In [2]: datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')
Out[2]: '2018-08-24 19:03'

In [3]: (datetime.datetime.now()-datetime.timedelta(hours=1)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M')
Out[3]: '2018-08-24 18:03'

场景

昨天

import datetime
yesterday: datetime.date = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1)
print(yesterday)

上个月

格式:YYYY-MM
示例:2020-03-03的上个月是2020-02

import datetime
# 今天
today: datetime.date = datetime.date.today()
print(today)
# 上个月的最后一天
last_day_of_last_month: datetime.date = today - datetime.timedelta(days=today.day)
print(last_day_of_last_month)
# 上个月
last_month: int = last_day_of_last_month.month
print(last_month)
# 上个月所在的年份
year: int = last_day_of_last_month.year
print(year)
# 上个月【完整格式】
ym: str = '%04d-%02d' % (year, last_month)
print(ym)

上一年

import datetime
last_year: int = datetime.date.today().year - 1
print(last_year)

季度

季度规则月份
Q11、2、3
Q24、5、6
Q37、8、9
Q410、11、12

格式:年Q季度
示例:2021-03-01所属季度为2021Q1,上个季度为2020Q4

from datetime import date, timedelta
from math import ceil
# 今天
today = date.today() - timedelta(days=333)
print(today)
# 本月
this_month = today.month
print(this_month)
# 今年
this_year = today.year
print(this_year)
# 本季度
this_quarter = ceil(this_month / 3)
print(this_quarter)
# 本季度【完整格式】
this_yq = '%04dQ%d' % (this_year, this_quarter)
print(this_yq)
# 上季度
last_quarter = this_quarter - 1
if last_quarter == 0:
    last_yq = '%04dQ%d' % (this_year - 1, 4)
else:
    last_yq = '%04dQ%d' % (this_year, last_quarter)
print(last_yq)

用于数据开发的时间工具类

"""
https://yellow520.blog.youkuaiyun.com/article/details/82024295
"""
from time import time, strftime
from datetime import date, timedelta


class Timer:
    def __init__(self):
        self.t = time()  # 起始秒数

    def __del__(self):
        if self.__str__():
            print('结束时间:%s' % self.now)
            print('运行时间:%s' % self)

    def __str__(self):
        t = self.seconds
        if t < 1:
            return ''
        elif t < 60:
            return '%.2fs' % t
        elif t < 3600:
            return '%.2fmin' % (t / 60)
        else:
            return '%.2fh' % (t / 3600)

    @property
    def seconds(self) -> float:
        """程序运行秒数"""
        return time() - self.t

    @property
    def now(self) -> str:
        return strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

    @staticmethod
    def today() -> date:
        return date.today()

    @property
    def yesterday(self) -> str:
        yesterday = self.today() - timedelta(days=1)
        return yesterday.strftime('%Y-%m-%d')

    @property
    def this_year(self) -> int:
        return self.today().year

    @property
    def last_year(self) -> int:
        return self.this_year - 1

    @property
    def this_month(self) -> str:
        """本月,格式:YYYY-MM"""
        return self.today().strftime('%Y-%m')

    @property
    def last_month(self) -> str:
        """上个月,格式:YYYY-MM"""
        last_day_of_last_month = self.today() - timedelta(days=self.today().day)  # 上个月的最后一天
        return last_day_of_last_month.strftime('%Y-%m')


if __name__ == '__main__':
    _t = Timer()
    print(_t.now)
    print(_t.yesterday)
    print(_t.this_month)
    print(_t.last_month)
    print(_t.this_year)
    print(_t.last_year)
【Python深入浅出㉞】Python3时间魔法:驯服日期与时间的秘籍 Python 标准库中提供了多个用于处理时间和日期的模块,其中最常用的有time、datetime、calendar和pytz。time模块主要用于处理时间戳和时间的底层操作;datetime模块则是对时间和日期进行高级操作,提供了更加直观和易于使用的接口;calendar模块专注于日历相关的功能,如生成日历、判断闰年等;pytz模块主要用于处理时区相关的问题。 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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老马的程序人生 2420

Python时间戳基础用法:掌握时间的奥秘

在编程的世界里,时间是一个无处不在的概念。无论是日志记录、数据分析,还是任务调度,时间戳都扮演着至关重要的角色。Python作为一门强大的编程语言,提供了丰富的时间戳处理功能,帮助开发者轻松应对各种时间相关的需求。本文将深入探讨Python时间戳的基础用法,通过真实案例为你揭开时间戳的神秘面纱。

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小基基o_O
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