Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как получить часовой пояс по широте и долготе

Мне нужно отображать дату и время на основе заданной широты/долготы в приложении. Я работал с Google API, чтобы получить идентификатор часового пояса, но он также должен работать в автономном режиме. Есть ли способ получить часовой пояс без подключения к Интернету?

29.05.2015

  • stackoverflow.com/questions/ 4632100/ это актуально. 29.05.2015
  • stackoverflow.com/questions/16086962/ это также актуально.. 29.05.2015
  • Смешно, это не дубликат этого вопроса. Речь идет конкретно об iOS, и этот вопрос возникает первым в Google, и на 2019 год у него нет хороших ответов (Swift, современные версии iOS). Связанный вопрос не имеет решений для iOS. 27.05.2019

Ответы:


1

Попробуй это :

CLLocation *location = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:50.449846
                                                  longitude:30.523629];

NSTimeZone *timeZone = [[APTimeZones sharedInstance] timeZoneWithLocation:location];
NSLog(@"%@", timeZone);

Найдите библиотеку здесь: https://github.com/Alterplay/APTimeZones


Вы также можете сделать это с помощью кода (ответил https://stackoverflow.com/a/27054583/3202193):

CLLocation *currentLocaiton = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:latitude longitude:longitude];

[geoCoder reverseGeocodeLocation:currentLocaiton completionHandler:^(NSArray *placemarks, NSError *error) {

    if (error == nil && [placemarks count] > 0) {

        placeMark = [placemarks lastObject];
         NSRegularExpression *regex = [NSRegularExpression regularExpressionWithPattern:@"identifier = \"[a-z]*\\/[a-z]*_*[a-z]*\"" options:NSRegularExpressionCaseInsensitive error:NULL];
        NSTextCheckingResult *newSearchString = [regex firstMatchInString:[placeMark description] options:0 range:NSMakeRange(0, [placeMark.description length])];
        NSString *substr = [placeMark.description substringWithRange:newSearchString.range];
        NSLog(@"timezone id %@",substr); 

    }
29.05.2015
  • +1 для библиотеки APTimeZones, она имеет автономную базу данных часовых поясов и работает с ней. Но в некоторых случаях может быть неточным, посмотрите на вкладку «Проблемы» проекта. Проблемы могут возникнуть при смене часового пояса на летнее время и в других случаях. 29.05.2015
  • APTimeZones выполняет поиск ближайшей точки, что часто бывает неверным. См. их выпуск №2 и часть этот ответ со схемой двух квадратов. 29.05.2015
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..