Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как создать объект datetime с заданными секундами с эпохи Unix?

Кажется, в сети много путаницы при выполнении очень простой вещи: создать объект datetime с часовым поясом UTC, указанным в секундах с эпохи unix в часовом поясе UTC. По сути, я всегда хочу работать в абсолютном времени/UTC.

Я использую python 3.5 (последний на данный момент) и хочу просто получить объект datetime в контексте UTC (+0/смещение Zulu) из значения с плавающей запятой прошедших секунд с 1970 января 01.

Это неправильно, так как первое время создается в моем местном часовом поясе, а затем я пытаюсь переключиться на UTC.

import datetime
import pytz
dt = datetime.datetime.fromtimestamp(my_seconds).replace(tzinfo=pytz.UTC)
python-3.x datetime pytz
23.02.2016

Ответы:


1

Python предоставил метод utcfromtimestamp только для этого случая. utcfromtimestamp

import datetime

seconds = 0
utcdate_from_timestamp = datetime.datetime.utcfromtimestamp(seconds)
23.02.2016

2

Если my_seconds является временной меткой POSIX, то для преобразования ее в datetime в Python 3:

#!/usr/bin/env python3
from datetime import datetime, timedelta, timezone

utc_dt = datetime(1970, 1, 1, tzinfo=timezone.utc) + timedelta(seconds=my_seconds)
utc_dt = datetime.fromtimestamp(my_seconds, timezone.utc)
naive_utc_dt = datetime.utcfromtimestamp(my_seconds)

Если ваш местный часовой пояс «правильный» (не POSIX), то верна только первая формула (остальные интерпретируют my_seconds как временную метку TAI с эпохой datetime(1970, 1, 1, 0, 0, 10) TAI в этом случае).

Первая формула более переносима и может поддерживать более широкий диапазон ввода, чем первая. другие.

Результаты первого и второго выражений могут отличаться из-за ошибок округления в некоторых версиях Python.

2-й и 3-й вызовы должны отличаться только атрибутом tzinfo (последний возвращает наивный объект datetime (.tzinfo is None)). Вы должны предпочесть объекты даты и времени с учетом часового пояса, чтобы избежать двусмысленности.

24.02.2016
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..