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Python中的time库应用

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简介:
本简介聚焦于讲解如何在Python编程中使用time库进行时间操作,包括获取当前时间、延时以及格式化日期等实用技巧。 本篇博客将介绍Python的内置库`time`。我们将从以下几个方面进行讲解: 1. 时间获取:包括`time()`、`ctime()` 和 `gmtime()` 2. 时间格式化:包括`strftime()` 和 `strptime()` 3. 程序计时:包含`sleeep(),perf_counter()` **时间获取** - `time()` 函数用于获取从1970年1月1日零点开始到当前时刻的时间差,返回一个浮点数,单位为秒。 - `ctime()` 函数则用来获取当前的日期和时间,并以字符串形式输出,默认格式是“星期 月份 日 时:分:秒 年”。 - `gmtime()` 获取的是从1970年1月1日零点开始到当前时刻的时间差,但返回一个`struct_time`类型的对象,这种类型的数据结构便于计算机处理。

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  • Pythontime
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    本简介聚焦于讲解如何在Python编程中使用time库进行时间操作,包括获取当前时间、延时以及格式化日期等实用技巧。 本篇博客将介绍Python的内置库`time`。我们将从以下几个方面进行讲解: 1. 时间获取:包括`time()`、`ctime()` 和 `gmtime()` 2. 时间格式化:包括`strftime()` 和 `strptime()` 3. 程序计时:包含`sleeep(),perf_counter()` **时间获取** - `time()` 函数用于获取从1970年1月1日零点开始到当前时刻的时间差,返回一个浮点数,单位为秒。 - `ctime()` 函数则用来获取当前的日期和时间,并以字符串形式输出,默认格式是“星期 月份 日 时:分:秒 年”。 - `gmtime()` 获取的是从1970年1月1日零点开始到当前时刻的时间差,但返回一个`struct_time`类型的对象,这种类型的数据结构便于计算机处理。
  • Python Time模块函数
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    本简介详细介绍了Python Time模块中常用的几个函数及其应用场景,帮助开发者更有效地处理时间相关的编程问题。 常用函数包括time.time()、time.localtime()、time.mktime()、time.strftime() 和 time.strptime() 函数以及用于暂停执行的 time.sleep()。 - `time.time()`:返回当前时间的时间戳,即自1970纪元以来经过的浮点秒数。 - 代码示例: ```python print(time.time(): %f %time.time()) print(time.localtime(time.time())) print(time.asctime(time.localtime(time.time()))) ``` 运行结果如下: 这说明了如何使用这些函数来获取和处理时间信息。
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  • Pythonargparse详解
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    本篇文章详细介绍了Python中的argparse库,通过实例讲解如何使用它来解析命令行参数和子命令,帮助用户更好地构建复杂的命令行工具。 argparse是Python标准库中的一个模块,用于处理命令行参数。 命令行参数可以分为位置参数和选项参数: - 位置参数是指程序根据其在命令行中出现的位置来解析的。 例如:`[root@openstack_1 ]# ls root` 中的 `root` 是一个位置参数。 - 选项参数则是由应用程序预先定义好的,用户不能随意指定。 例如:`[root@openstack_1 ]# ls -l` 中 `-l` 就是 `ls` 命令的一个选项参数。 基本使用方法如下: ```python import argparse # 创建解析器对象并添加描述信息 parser = argparse.ArgumentParser(description=This is a...) ``` 以上代码创建了一个argparse的ArgumentParser对象,并为其提供了简短的描述。
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    简介:Scikit-Learn是基于Python的机器学习工具包,本文将介绍其核心模块和功能,并探讨它如何简化模型训练、评估及预测的过程。 Scikit-learn 是一个用于 Python 编程语言的免费软件机器学习库。它包含多种分类、回归及聚类算法,例如支持向量机(SVM)、随机森林、梯度提升、K-means 和 DBSCAN,并且与 Python 的数值和科学计算库 NumPy 和 SciPy 兼容。 进行机器学习项目时通常会遵循以下步骤: 1. 获取数据文件并附加相关数据。 2. 数据清理,从特征之间的关联中获取信息。 3. 特征选择 4. 数据缩放 5. 数据分割 6. 选择最佳算法(如回归、分类 - SVM、K-means、KNN 等)。
  • PILgetpixel方法在Python
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    简介:本文介绍了Python PIL库中的getpixel方法及其使用技巧,帮助读者掌握如何通过此方法获取图像中指定位置像素的颜色值。 本段落主要介绍了Python的PIL库中的getpixel方法使用,并通过示例代码进行了详细讲解。内容对学习或工作中需要使用此功能的朋友具有参考价值。希望读者能跟随文章逐步掌握相关知识和技术要点。
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