python中获取时间差

在python中经常会用到计算两个时间差,两个日期类型进行相减可以获取到时间差。

经常会使用seconds来获取,其实seconds获取的是仅仅是时间差的秒数,忽略微秒数,忽略天数。

total_seconds()是获取两个时间之间的总差。

total_seconds() = (td.microseconds+ (td.seconds + td.days * 24 * 3600) * 10**6) / 10**6 # td是timedelta对象

 

 

import datetime

t1 = datetime.datetime.strptime("2017-9-06 10:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

t2 = datetime.datetime.strptime("2017-9-06 12:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

 

interval_time = (t2 - t1).seconds # 输入的结果:7200

total_interval_time = (t2 - t1).total_seconds() # 输出结果是: 7200.0

print interval_time

print total_interval_time

 

# 换一个方式

t1 = datetime.datetime.strptime("2017-9-06 10:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

t2 = datetime.datetime.strptime("2017-9-08 12:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") 

interval_time = (t2 - t1).seconds # 输入的结果:7200

total_interval_time = (t2 - t1).total_seconds() # 输出结果是: 180000.0

print interval_time

print total_interval_time 

td = (t2 - t1)

print((td.microseconds + (td.seconds + td.days * 24 * 3600) * 10**6) / 10**6)

 

# datetime.timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]])

td = datetime.timedelta(6, 5, 1, 800, 12, 3)

print td # 6 days, 3:12:05.800001

print td.seconds # 11525 忽略微秒和天

print td.total_seconds() # 529925.800001

 

参考:

https://docs.python.org/2/library/datetime.html?#timedelta-objects

### Python 中计算毫秒时间差的方法 在 Python 中,可以利用 `datetime` 和 `relativedelta` 来处理日期和时间的差异。然而,为了更精确地计算毫秒级的时间差,推荐使用 `datetime.timedelta` 或者 `pandas.to_datetime` 方法。 以下是两种实现方式: #### 使用 `datetime` 通过创建两个 `datetime` 对象并相减,可以直接得到一个 `timedelta` 对象,该对象包含了天数、秒数以及微秒数的信息。可以通过简单的转换来获得毫秒级别的差异。 ```python from datetime import datetime start_time = datetime.now() end_time = datetime.now() time_difference = end_time - start_time milliseconds_diff = (time_difference.days * 86400000) + (time_difference.seconds * 1000) + (time_difference.microseconds / 1000) print(f"Time difference in milliseconds: {milliseconds_diff}") ``` 此方法基于当前时间戳之间的差异,并将其转化为毫秒级别[^1]。 #### 使用 Pandas 的 `to_datetime` 如果数据是以整数形式表示的自纪元以来的时间(通常以毫秒为单位),则可以借助 Pandas 库中的 `to_datetime` 函数来进行解析和操作。这种方法特别适用于处理大规模时间序列数据集的情况。 ```python import pandas as pd epoch_ms_start = 1609459200000 # Example epoch millisecond value epoch_ms_end = 1609462800000 # Another example epoch millisecond value start_time = pd.to_datetime(epoch_ms_start, unit='ms') end_time = pd.to_datetime(epoch_ms_end, unit='ms') milliseconds_diff = (end_time - start_time).total_seconds() * 1000 print(f"Time difference in milliseconds using pandas: {milliseconds_diff}") ``` 这里解释了如何将代表时间的数据从毫秒计数转回可读的形式,并进一步求得两者之间的确切毫秒差距[^2]。 #### 结论 无论是采用标准库还是第三方库的方式,在 Python 中都可以方便快捷地完成对于毫秒精度时间间隔的测量工作。选择具体方案时应考虑实际应用场景下的需求特点。
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