作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
Working with time zones, timestamps and datetimes in Laravel and MySQL - Advanced and Qualified electronic signature marketplace (eideasy.com)
public static String getISO8601TimestampFromDateStr(String timestamp){
InfluxDB默认以UTC时间存储并返回时间戳，当接收到一个时序数据记录时，InfluxDB将时间戳从本地时区时间转换为UTC时间并存储，查询时，InfluxDB返回的时间戳对应的是UTC时间。InfluxDB支持通过在tz()子句中指定TZ格式的时区名字，如Asia/Shanghai，将UTC时间转换为中国本地时间，基本语法如下。
UNIX_TIMESTAMP 返回一个 UNIX® 时间戳，即自 '1970-01-01 00:00:00'以来的秒数（和小数秒）。
datetime 模块提供了更高级别的日期和时间处理功能，允许我们进行日期和时间的算术运算、格式化等。
time = os.time()返回一个标准的number(数值)格式的时间值，这也是最原始的时间值 os.time()返回的时间是以秒为单位的。
时间真的存在吗？有观点认为，时间只是人类构想出来的一种概念，是用来衡量事物变化的标准。对于数据库来说，时间伴随着数据并进。让我们进入MySQL时间漩涡中看一看。
在大多数 UNIX 系统中，当前时间存储为自特定时刻以来经过的时间以简化，将时间保持为长整数。所有 UNIX 系统普遍接受的时刻是 1970 年 1 月 1 日凌晨 12:00:00。 这称为 UNIX 时间戳，并被所有现代 UNIX/Linux 系统识别。
1：ISO 8601 格式：国际标准的日期和时间表示方法。 格式为 "YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.sssZ"，其中 "T" 是日期和时间的分隔符，"Z" 表示时区。 例如，"2023-09-29T12:34:56Z" 表示 2023 年 9 月 29 日 12 时 34 分 56 秒的时间点。
时间究竟是什么？这既可以是一个哲学问题，也可以是一个物理问题。古人对太阳进行观测，利用太阳的投影发明了日晷，定义了最初的时间。随着科技的发展，天文观测的精度也越来越准确，人们发现地球的自转并不是完全一致的，这就导致每天经过的时间是不一样的。这点误差对于基本生活基本没有影响，但是对于股票交易、火箭发射等等要求高精度时间的场景就无法忍受了。科学家们开始把观测转移到了微观世界，找到了一种运动高度稳定的原子——铯，最终定义出了准确的时间：铯原子电子跃迁 9192631770 个周期所持续的时间长度定义为 1 秒。基于这个定义制造出了高度稳定的原子钟。
目前大部分游戏都采用了Lua语言进行功能开发，在进行多语种发行的时候就会遇到时区显示的问题。以韩国版本为例，场景如下：
由于TimeZone类已经过时，官方推荐使用TimeZoneInfo来做时间的转换。
在各个语言之中都有时间类型的处理，因为这个地球是圆的（我仿佛在讲废话），有多个时区，每个时区的时间不一样，在程序中有必要存在一种方式，或者说一种类型存储时间，还可以通过一系列的方法转换成不同国家的时间。
使用服务器端的Python渲染日期和时间来展示到用户的浏览器并非一个好主意。考虑如下的例子， 我在2017年9月28日下午4点06分写这篇文章。我身处的时区是PDT(UTC-7)，在Python解释器中运行如下：
使用 Date 和 Time 是 WordPress 第三方开发者非常日常的工作，我们知道 PHP 提供了非常多的时间相关的函数和类，但是 WordPress 对时间的处理，有自己一套的逻辑。
在 Linux 系统中，有许多场合都使用时间戳的方式表示时间，即从1970年1月1日起至当前的天数或秒数。如/etc/shadow里的密码更改日期和失效日期，还有代理服务器的访问日志对访问时间的记录等等。
Python的time和datetime模块提供了时间日期工具, python中的时间有4种表示方式:
如果添加的该条数据的时间区间在数据库中已经有重叠的区间，那么就不允许添加，但是在添加的数据的时候，明明添加并没有这个区间，但是一直提示已经存在数据
由于在CDH或HDP中运行的Hive的早期版本与CDP中的Hive 3之间的语义变化，您需要执行许多与迁移相关的更改。Hive 3中与db.table引用和DROP CASCADE相关的一些语法更改可能需要对应用程序进行更改。
时间戳我就不赘述了，手册里有，就是能精确的表示一个时间点。我在做项目的时候经常用时间戳来表示数据，这样比较方便，如果保存为日期时间型的数据，显示的时候可能比较省事，但是如果是获取这个日期的某个年份或月份，就比较麻烦了。
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一，它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中，对时间序列数据的处理涉及到各种操作，包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术，通过实例演示如何灵活应用这些功能。
时间的操作在项目中使用的非常频繁，比如说数据库中，经常有时间的操作，比如根据时间进行划分，统计之类的功能。
起因是在排错的时候，同事说log的时间不对，通过解析时间戳怎么是中国的时间巴拉巴拉的，理论上应该是设备所在的当地时间。
我们平时在开发中不可避免的要存储时间，比如我们要记录某条数据的创建时间、更新时间等等。数据库中有多种数据类型可以存储时间，那不同数据类型我们要怎么选择？
原文：http://blog.csdn.net/love_gaohz/article/details/6637625
上一篇文章中介绍了生成时间的格式汇总，本文将介绍将时间字符串转换为 Python 对象也就是解析的部分
以声明时间戳、使用日历处理日期和格式化解析日期时间。但这些类的API可读性差、使用繁琐，且非线程安全，如同设计的翔一样的IO，也是Java让人诟病的一大原因。
date(): 获取当前日期和时间 date()函数用于获取当前日期和时间，返回值为一个格式化的日期字符串。
而这些时间在程序中的表示就是用一个数字,我们把这个数字称为时间戳(Timestamp)。 更多的情况下，我们是用一个整型数字来表示这个时间戳。
降采样（或在信号处理中，抽取）是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如，假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
从getFirstDayOfWeek()开始，完整的7天，并且包含那一年至少getMinimalDaysInFirstWeek()天。 该计算方式和区域相关，对zh_CN区域，2020年第一周条件：从周日开始的完整7天，2020年包含1天即 可。显然，2019年12月27日周日到2020年1月2日周六是2020年第一周，得出的week year就是2021年。
$ZTIMESTAMP包含协调的通用时间值形式的当前日期和时间。这是世界范围内的时间和日期标准；此值很可能与当地的时间(和日期)值不同。
date命令用于按照指定格式显示当前时间或者指定的时间，也可以设置系统时间。很多Shell脚本里面需要打印不同格式的时间或日期，以及要根据时间和日期执行操作，此时可以使用date命令来完成。在类Unix系统中，日期被存储为一个整数，其大小为协调世界时（UTC）1970年1月1日0时0分0秒起流逝的秒数，即Unix时间戳。
Apache Flink 提供了两种关系型 API 用于统一流和批处理，Table 和 SQL API。
timestamp(时间戳）：指格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒(北京时间1970年01月01日08时00分00秒)起至现在的总秒数
time是python自带的模块，用于处理时间问题，提供了一系列的操作时间的函数。以下说明针对于 python2.7，其他版本可能有所差异。模块提供了两个种表示时间的格式：
Hive中使用TimeStamp时，时间戳默认是精确到秒的，那在Hive中如何处理需要精确到毫秒的时间戳呢？本篇文章Fayson主要说明下Hive时间戳的转换及使用。
时间不分东西南北、在地球的每一个角落都是相同的。他们都有一个相同的名字，叫时间戳。时间戳 指的就是Unix时间戳(Unix timestamp)。它也被称为Unix时间(Unix time)、POSIX时间(POSIX time)，是一种时间表示方式，定义为从格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒起至现在的总秒数。
系统：Windows 7 编器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64
作者：matrix 被围观: 8,903 次 发布时间：2019-06-21 分类：Python 兼容并蓄 | 无评论 »
1. Date Filter 插件 ---- 日期过滤器用于分析字段中的日期，然后使用该日期或时间戳作为事件的 logstash 时间戳。 1.1. 配置项 Setting Input type Required Default locale string No No match array No [] tag_on_failure array No ["_dateparsefailure"] target string No "@timestamp" timezone string No No 1.1.
前不久在写一个时间戳转化方法时偶然发现了，一些在线转化时间戳网站存在一些问题，即同样的时间戳都转为北京时间，转换结果受本机时区设置的影响。
本篇介绍MongoDB数据库中常见的数字和时间数据类型使用场景，并给出最佳实践引导。
在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。如果这些数据没有时间戳或标记，实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。sklern库中也提供时间序列功能，但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
在过去的两年里，一直在广泛使用Python，过程中寻找到令人惊叹的库，明显提高效率，增强在数据工程和商业智能项目中的表现。
在国际化的开发中，会遇到时区问题， 平时用js处理时间，基本上忽略了时区，javascript默认用的是机器本地的时区来处理。如果涉及到时区转换，有以下几种方式进行处理。
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