Advertisement

time_t 和 struct tm 之间的转换方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文介绍了在C语言中将时间值(time\_t)与日历时间结构体(struct tm)相互转换的方法和技巧。通过标准库函数如`localtime()`、`gmtime()`以及`mktime()`实现日期时间的处理,帮助开发者更灵活地操作时间和日期数据。 time_t(绝对秒数)和 struct tm(分离时间)之间可以互相转换。这种转换在处理日期和时间数据时非常有用,例如将一个表示从1970年1月1日以来的总秒数的时间戳转换为包含具体年、月、日等信息的数据结构,反之亦然。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • time_t struct tm
    优质
    本文介绍了在C语言中将时间值(time\_t)与日历时间结构体(struct tm)相互转换的方法和技巧。通过标准库函数如`localtime()`、`gmtime()`以及`mktime()`实现日期时间的处理,帮助开发者更灵活地操作时间和日期数据。 time_t(绝对秒数)和 struct tm(分离时间)之间可以互相转换。这种转换在处理日期和时间数据时非常有用,例如将一个表示从1970年1月1日以来的总秒数的时间戳转换为包含具体年、月、日等信息的数据结构,反之亦然。
  • golang中struct与[]byte实例
    优质
    本文详细介绍了在Go语言(Golang)环境中如何将结构体(struct)数据类型与字节切片([]byte)之间进行高效转换的方法和技巧。通过具体代码示例,帮助开发者理解这一常见操作的实现细节及其应用场景。 在Golang编程语言中,有时我们需要将结构体(`struct`)与字节切片(`[]byte`)之间进行转换,这在处理网络数据传输、序列化或反序列化等场景中非常常见。本段落详细介绍如何在Golang中实现从`struct`到`[]byte`以及从`[]byte`到`struct`的转换,并提供示例代码。 首先需要明确的是,在使用Golang进行这类转换时,通常会用到 `unsafe` 包来绕过类型检查直接访问内存。但是需要注意的是,这种操作可能带来安全问题,尤其是当结构体包含指针类型的情况下。 ### 1. 结构体转字节切片 在Go语言中,一个 `[]byte` 实际上是一个特殊的切片(slice),其内部包括指向数据的指针、长度和容量。因此可以创建一个与`[]byte`底层结构相同的结构体,并利用此将给定的结构体转换为字节序列。 示例代码如下: ```go import ( fmt unsafe ) type TestStructTobytes struct { data int64 } type SliceMock struct { addr uintptr // 指向数据的指针 len int // 切片长度 cap int // 容量 } func main() { var testStruct = &TestStructTobytes{100} Len := unsafe.Sizeof(*testStruct) testBytes := &SliceMock{ addr: uintptr(unsafe.Pointer(testStruct)), len: int(Len), cap: int(Len), } data := *(*[]byte)(unsafe.Pointer(testBytes)) fmt.Println(字节切片为:, string(data[:])) } ``` 在这个示例中,我们首先创建了一个`TestStructTobytes`结构体的实例,并通过 `unsafe.Sizeof()` 计算其大小。接着构造一个与底层数据布局相同的 `SliceMock` 结构体并将它的指针、长度和容量设置为对应的值。之后将该结构体转换成字节切片。 ### 2. 字节切片转结构体 从字节序列还原回原始的结构体会涉及到一些复杂的类型转换,因为直接使用双层指针来访问底层数据地址是必要的步骤之一: ```go var ptestStruct *TestStructTobytes = *(**TestStructTobytes)(unsafe.Pointer(&data)) fmt.Println(ptestStruct.data is : , ptestStruct.data) ``` 这段代码首先获取了`data`字节切片的地址,然后将其转换为 `**TestStructTobytes` 类型指针以访问原始结构体。 ### 总结 Golang中的这种从结构体到字节序列以及反向操作主要依赖于 `unsafe` 包提供的功能。然而这种方法可能带来安全风险,在实际应用中需谨慎使用。如果情况允许,建议采用标准库如 `encoding/gob` 或者 `json` 进行数据的序列化与反序列化处理,这些方法提供了更加安全和便于使用的接口。 在理解上述转换原理的同时,也应关注程序的安全性和可维护性。
  • HObjectMat
    优质
    本文将介绍在OpenCV中如何实现HObject与Mat数据结构之间的相互转换,帮助开发者更灵活地处理图像数据。 在涉及Halcon与OpenCV联合编程的情况下,最基本的问题就是如何实现Halcon的变量HObject与OpenCV的变量Mat(适用于OpenCV 3.0.0及以上版本)之间的相互转换。然而,我发现目前网络上很多方法都无法成功应用。因此我仔细研究了一番,并总结了这篇博客的内容。本人使用的是opencv340和halcon1905,该方法适用于OpenCV 3.0及以上的版本。
  • 图片Base64
    优质
    本文介绍了如何将图片与Base64编码之间进行相互转换的方法,包括了具体的代码示例和技术细节。 图片与Base64互转:将图片打开后会自动转换为base64文本;要将base64文本转换回图片,只需将其复制到相应的工具中并另存为.jpg格式即可。
  • Office 2013 RetailVOL
    优质
    本文章介绍了如何在Office 2013中实现Retail版本与Volume许可版(VOL)之间相互转换的具体步骤和注意事项。 Office2013Retail与VOL版本之间如何相互转换?
  • 二叉树
    优质
    本文介绍了二叉树与树之间相互转换的方法及其具体实现步骤,帮助读者深入理解二叉树和树结构的特点及关联。 简单地实现了树与二叉树的转换功能!非常实用。
  • 字母数字
    优质
    本文介绍了如何在字母与数字之间进行有效且准确地转换的方法,适用于编程、密码学等领域。 英文字母与数字可以相互转换:A 对应 1,AA 对应 27;反过来,26 对应 Z,28 则对应 AB。
  • Python对象JSON
    优质
    本文介绍了如何在Python编程语言中实现对象与JSON格式数据之间的相互转换,包括常用库如json模块的基本用法及实例。 在Python编程中,JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,在网络通信和数据存储方面因其简洁、易读及易于解析的特点而被广泛使用。本段落将深入探讨如何利用Python中的`json`模块进行对象到JSON的转换以及从JSON还原为Python对象的过程。 首先了解一下JSON的基本结构:它通常由键值对构成,类似于Python字典的形式。其中键用引号括起来,值可以是字符串、数字、布尔值等类型,并且支持嵌套和数组(即Python中的列表)。例如: ```json { name: Alice, age: 30, is_student: false, hobbies: [reading, painting] } ``` 在Python中,我们利用内置的`json`模块来处理JSON数据。该模块提供了两个主要函数: 1. `json.dumps()`:用于将Python对象转换成JSON字符串。 2. `json.loads()`:用于解析JSON字符串为Python对象。 接下来通过一个具体的例子说明这个过程。假设定义了一个名为`MyClass`的自定义类,它拥有属性`a`和`b`。然后创建了该类的一个实例,并给其添加了额外的属性`c`。为了将此实例转换成JSON格式,我们需要先获取它的字典表示形式: ```python myClassDict = myClass.__dict__ ``` 接下来使用上述提到的方法之一来执行转换工作: ```python import json # 将Python对象转为JSON字符串: myClassJson = json.dumps(myClassDict) # 解析JSON字符串回Python对象的字典表示形式: myClassReBuild = json.loads(myClassJson) ``` 这样,`myClassJson`就成为了包含原实例属性信息的JSON格式文本。为了将这一数据转换为新的类实例,可以将其赋值给新创建的对象: ```python # 创建一个空对象并初始化其字典形式: newInstanceOfMyClass = MyClass() newInstanceOfMyClass.__dict__ = myClassReBuild # 此时,`newInstanceOfMyClass`具有与原始实例相同的属性和值。 ``` 值得注意的是,并非所有Python对象都可以直接序列化为JSON。如果存在不可序列化的元素(如方法或其它复杂类型),则需要自定义处理机制实现转换。 总结来说,在Python中进行JSON操作主要涉及以下几个步骤: 1. 获取目标对象的字典形式; 2. 使用`json.dumps()`将字典转化为JSON字符串; 3. 利用`json.loads()`解析回原始数据结构(通常是字典); 4. 将恢复的数据赋值给新创建的对象实例。 掌握这些技术对于处理网络传输中的数据交换、对象状态的存储与还原等方面至关重要。
  • XML与Struct互相
    优质
    本文介绍了如何在XML和Struct之间进行数据转换的方法和技术,帮助读者掌握相关编程技巧。 该程序主要是将结构体生成一个XML文件,并同时将XML文件还原为结构体。
  • YUV与RGB
    优质
    本文介绍了YUV和RGB色彩空间的基本概念及其在图像处理中的重要性,并详细阐述了两者之间相互转换的方法和技术。 将YUV420格式转换为RGB格式,并将RGB格式转换回YUV420格式。