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python time模块的使用

我们先导入必须用到的一个module >>> import time 设置一个时间的格式,下面会用到 >>>ISOTIMEFORMAT=’%Y-%m-%d %X’ 看一下当前的时间,和其他很多语言相似这是从epoch(1970 年 1 月 1 日 00:00:00)开始到当前的秒数。 >>> time.time() 1180759620.859 上面的看不懂,换个格式来看看 >>> time.localtime() (2007, 6, 2, 12, 47, 7, 5, 153, 0) localtime返回tuple格式的时间,有一个和它类似的函数叫gmtime(),2个函数的差别是时区,gmtime()返回的是0时区的值,localtime返回的是当前时区的值。 >>> time.strftime( ISOTIMEFORMAT, time.localtime() ) ‘2007-06-02 12:54:29′ 用上我们的时间格式定义了,使用strftime对时间做一个转换,如果取现在的时间,time.localtime() 可以不用。 >>> time.strftime( ISOTIMEFORMAT, time.localtime( time.time() ) ) ‘2007-06-02 12:54:31′ >>> time.strftime( ISOTIMEFORMAT, time.gmtime( time.time() ) ) ‘2007-06-02 04:55:02′ 上面展示了gmtime和localtime的区别。 查看时区用 >>> time.timezone -28800 上面的值是一个秒值,是当前时区和0时区相差的描述,-28800=-8*3600,即为东八区。 帖几个简单的函数 def ISOString2Time( s ):     '''     convert a ISO format time to second     from:2006-04-12 16:46:40 to:23123123     把一个时间转化为秒     '''     return time.strptime( s, ISOTIMEFORMAT ) def Time2ISOString( s ):     '''     convert second to a ISO format time     from: 23123123 to: 2006-04-12 16:46:40     把给定的秒转化为定义的格式     '''     return time.strftime( ISOTIMEFORMAT, time.localtime( float( s) ) ) def dateplustime( d, t ):     '''     d=2006-04-12 16:46:40     t=2小时    return  2006-04-12 18:46:40    计算一个日期相差多少秒的日期,time2sec是另外一个函数,可以处理,3天,13分钟,10小时等字符串,回头再来写这个,需要结合正则表达式。     '''     return Time2ISOString( time.mktime( ISOString2Time( d ))+time2sec( t ) ) def dateMinDate( d1, d2 ):     '''     minus to iso format date,return seconds     计算2个时间相差多少秒     '''     d1=ISOString2Time( d1 )     d2=ISOString2Time( d2 )     return time.mktime( d1 )-time.mktime( d2 ) +================================+ 一、简介   time模块提供各种操作时间的函数   说明:一般有两种表示时间的方式:        第一种是时间戳的方式(相对于1970.1.1 00:00:00以秒计算的偏移量),时间戳是惟一的        第二种以数组的形式表示即(struct_time),共有九个元素,分别表示,同一个时间戳的struct_time会因为时区不同而不同     year (four digits, e.g. 1998)     month (1-12)     day (1-31)     hours (0-23)     minutes (0-59)     seconds (0-59)     weekday (0-6, Monday is 0)     Julian day (day in the year, 1-366)     DST (Daylight Sa

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数据分析小结:使用流计算 Oceanus(Flink) SQL 作业进行数据类型转换

在这个数据爆炸的时代,企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备,从而缩短整个数据分析的周期,让数据更有时效性,增加数据的价值,就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程(即 ETL 过程),则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能,使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python,一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视,如果读者已经非常熟悉 SQL,采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择,比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具,便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图,广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单,可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。

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