python 中time, datetime的用法

1. time

  • 第一种是时间戳的方式(相对于1970.1.1 00:00:00以秒计算的偏移量),时间戳是惟一的

  time.time()

  • 第二种以数组的形式表示即(struct_time),共有九个元素,分别表示,同一个时间戳的struct_time会因为时区不同而不同

  time.localtime()

  • gmtime()与mktime()可以将两种时间表示方法自由转换
>>> time.gmtime(time.time())
time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=5, tm_mday=24, tm_hour=9, tm_min=15, tm_sec=12, tm_wday=1, tm_yday=145, tm_isdst=0)
>>> time.mktime(time.localtime())
1464081346.0
  • strftime 和strptime
>>> time.strftime("%Y%m%d", time.localtime())
'20160524'
>>> time.strptime('20160524', "%Y%m%d")
time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=5, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=145, tm_isdst=-1)

2. datetime

>>> datetime.datetime.now()
datetime.datetime(2016, 5, 24, 17, 35, 10, 553391)
>>> datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") '20160524_173543'

可以对时间进行比较

>>> time1 = datetime.datetime.now()
>>> time2 = datetime.datetime.now()
>>> time2 -time1
datetime.timedelta(0, 5, 944002)
>>> time2 > time1
True
>>> datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days = 2) 
datetime.datetime(2016, 5, 22, 17, 38, 57, 994761)

 

3. time ---> datetime

>>> datetime.datetime.fromtimestamp(time.time())
datetime.datetime(2016, 5, 24, 17, 40, 44, 138647)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xurui/p/python_time_and_datetime_module.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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