iOS NSDate、NSCalendar、NSDateComponents

时间解析(NSDate、NSCalendar、NSDateComponents):

1、使用NSCalendar和NSDateComponents解析日期,直接获取到年月日时分秒。获取到年月日时分秒其实都是通过NSDateComponents来解析的

[calendar components:(NSCalendarUnitYear |NSCalendarUnitMonth | NSCalendarUnitDay) fromDate:date];
NSDate *date = [NSDate date];

NSCalendar *calendar = [NSCalendar currentCalendar];

NSDateComponents *comps;

    // 年月日获得
 comps = [calendar components:(NSCalendarUnitYear |NSCalendarUnitMonth | NSCalendarUnitDay) fromDate:date];

NSInteger y = [comps year];

NSInteger m = [comps month];

NSInteger d = [comps day];

NSLog(@"year: %ld month: %ld, day: %ld", y, m, d);

  

//当前的时分秒获得

comps = [calendar components:(NSCalendarUnitHour |NSCalendarUnitMinute | NSCalendarUnitSecond)  fromDate:date];

NSInteger h = [comps hour];

NSInteger m = [comps minute];

NSInteger s = [comps second];

NSLog(@"hour: %li minute: %li second: %li", h, m,s);

  

2、还可以使用NSDateFormatter将日期格式化为 "yyyy-MM-dd hh/HH:mm:ss" 后,再用字符串逐步切割,逐渐获取到年月日时分秒(先用" "切割,然后再用”-“和”:"切割)即可获取到

NSDate *date = [NSDate date];

NSDateFormatter *formatter= [[NSDateFormatteralloc] init];

formatter.dateFormat =@"yyyy-MM-dd HH:mm:ss";

NSString *str = [formatterstringFromDate:date];

 

 NSArray *arr = [str componentsSeparatedByString:@" "];

 NSArray *arr1 = [arr[0] componentsSeparatedByString:@"-"]; // 年 月 日

 NSArray *arr2 = [arr[1] componentsSeparatedByString:@":"]; // 时 分 秒

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/snowcoming/p/5379928.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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