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C# 基础知识系列- 13 常见类库介绍(二)日期时间类

C#,这两个都是结构体,结构体与类都能继承实现接口,但是与类不同的是结构体在内存存放在栈里。这部分在微软官方文档关于CLR有过介绍。后续也会针对CLR写一个系列。这里就不做过多的介绍了。...public int Minutes { get; }//获取当前 TimeSpan 结构所表示的时间间隔的分钟部分。...public double TotalMinutes { get; }//获取以整分钟分钟的小数部分表示的当前 TimeSpan 结构的值。...不过使用TimeSpan需要注意的地方是,TimeSpan计算返回的值可正可负,正值表示时间间隔的头在前尾在后,负值表示头在后尾在前;TimeSpan没有提供TotalMonths这个方法,这是因为每个月具体有多少天不是固定值...,显示0~59 mm 分钟,显示00~59 s ,显示0~59 ss ,显示00~59 f 表示日期和时间值的十分之几秒,显示0~9 ff 表示百分之几秒,显示00~99 最后的f,f的次数越多精度越细

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数据库应用技术系列第一讲 创建数据库和表

mm表示分钟,范围为0~59。 (5)datetime2:也用于存储日期和时间信息。...但datetimeoffset类型具有时区偏移量,此偏移量指定时间相对于协调世界时(UTC)偏移的小时和分钟。 时间戳型 标识符是timestamp。...若创建表时定义一个的数据类型为时间戳类型,那么每当对该表加入新行或修改已有行时,都由系统自动将一个计数器值加到,即将原来的时间戳值加上一个增量。...(6)hierarchyid:可表示层次结构的位置。 4 计算 计算由可以使用同一表的其它的表达式计算得来。...“常规”属性区域中的“表达式”栏后面单击 按钮(或直接在文本框输入内容),打开“CHECK约束表达式”窗口,编辑相应的CHECK约束表达式为“成绩>=0 AND成绩<=100”。

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python—datetime time 模板学习

时间模块——time python 时间表示方法有:时间戳_;格式化后的时间字符串;时间struct_time元组。...显示完整的星期名称 %w 星期的第几天(0代表周一) %b 显示简化的月份名称 %B 显示完整的月份名称 %d 显示当月的第几天 %Y 完整的年份 %m 显示月份数 %j 显示当年的第几天 %y 去掉世纪计算的年份...(00-99) %H (24小时制)显示小时 %l (12小时制)显示小时 %M 显示分钟 %S 显示秒数 %U 显示当年的星期数 %c 本地日期+时间的表示 %x 本地对应的日期 %X 本地对应的时间...%p 本地am或者pm的相应符 %W 和%U基本相同 %Z 时区的名字 :转换关系 ?...datetime.timedelta 时间运算: 可用参数: days(天) seconds() microseconds(微秒) milliseconds(毫秒) minutes(分钟)

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Python 自动化指南(繁琐工作自动化)第二版:十七、计时、安排任务和启动程序

现在我们已经编写了显示指令的代码,开始第一圈,记下时间,并将圈设置为 1。 第二步:跟踪打印圈速 现在让我们编写代码来开始每一个新的圈,计算前一个圈用了多长时间,计算从启动秒表以来经过的总时间。...我们将显示每圈时间和总时间,增加每圈的圈。将以下代码添加到您的程序: #!...该对象包括当前时刻的年、月、日、小时、分钟和微秒。...如果没有提供小时、分钟参数,则默认为0。 datetime.datetime.now():该函数返回当前时刻的一个datetime对象。...每次通过循环,我们用threading.Thread()创建一个Thread对象,将Thread对象添加到列表调用start()开始新线程运行downloadXkcd()。

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ClickHouse TTL for Columns and Tables

可以为整个表或每个单独的设置TTL子句。表级TTL也可以指定在磁盘和分区之间自动移动数据的逻辑。 表达式的计算结果必须为Date或DateTime数据类型。...当的值过期时,ClickHouse会将其替换为数据类型的默认值。...如果数据块的所有值均已过期,则ClickHouse将从文件系统的数据块删除此列。 TTL子句不能用于主键。...TTL d + INTERVAL 1 MONTH, c String ) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(d) ORDER BY d; 将TTL添加到现有表的...10分钟,后续修改了计划外合并的周期为60(默认为86400,一天),之后向表插入了3条数据,这3条数据分别会在1分钟后、2分钟后、3分钟后过期。

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SQL数据库数据类型_数据表的常见数据类型有哪些

,特别在值的字符显著不同时。...日期时间类型 ● datetime datetime类型可表示的日期范围从1753年1月1日到9999年12月31日的日期和时间数据,精确度为百分之三(3.33毫或0.00333 )。...mm表示分钟,范围为0到59。ss表示秒数,范围为0到59。n是0 到7位数字,范围为0到9999999,表示的小数部分,即微秒数。...datetimeoffset的格式为“YYYY-MM-DD hh:mm:ss[.nnnnnnn] [{+|-}hh:mm]”,其中hh为时区偏移量的小时数,范围为00到14,mm为时区偏移量的额外分钟...若创建表时定义一个的数据类型为时间戳类型,那么每当对该表加入新行或修改已有行时,都由系统自动将一个计数器值加到,即将原来的时间戳值加上一个增量。 12.

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写好SQL很有必要

一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接...查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值,源于用户体验的3原则。如果用户的操作3内没有响应,将会厌烦甚至退出。...单表索引不超过5个、单个索引字段数不超过5个。 字符串可使用前缀索引,前缀长度控制5-8个字符。 字段唯一性太低,增加索引没有意义,如:是否删除、性别。...8)Join 优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。...如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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python datetime模块用strftime 格式化时间

usr/bin/python import datetime datetime.datetime.now() 这个会返回 microsecond。因此这个是我们不需要的。...:strftime参数 strftime(format[, tuple]) -> string 将指定的struct_time(默认为当前时间),根据指定的格式化字符串输出 python时间日期格式化符号...: %y 两位数的年份表示(00-99) %Y 四位的年份表示(000-9999) %m 月份(01-12) %d 月内中的一天(0-31) %H 24小时制小时数(0-23) %I 12小时制小时数...(01-12) %M 分钟(00=59) %S (00-59) %a 本地简化星期名称 %A 本地完整星期名称 %b 本地简化的月份名称 %B 本地完整的月份名称 %c 本地相应的日期表示和时间表示...%j 年内的一天(001-366) %p 本地A.M.或P.M.的等价符 %U 一年的星期数(00-53)星期天为星期的开始 %w 星期(0-6),星期天为星期的开始 %W 一年的星期数(00-53

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按持续时间偏移的日期时间

,相当于将 y 的大小除以 24 小时内的 100 纳刻度数,截断结果的小数部分,并将此值添加到自纪元以来 x 的天数。...计算自午夜以来的新滴答声,相当于将 y 的大小添加到自午夜起 x 的滴答声,以 24 小时周期内 100 纳滴答声的数量为模。如果 x 没有指定自午夜以来的刻度值,则假定值为 0。...如果未指定日期时间自纪元值以来的天数,请使用指定的以下信息元素构建新的日期时间: 计算自午夜以来的新滴答声,相当于将 y 的大小添加到自午夜起 x 的滴答声,以 24 小时周期内 100 纳滴答声的数量为模...在这里,日期时间代表任何的date,datetime,datetimezone,或time。通过减去ufrom产生的持续时间加到 时t必须产生。...积 使用乘法运算符计算两个数字的乘积,产生一个数字。

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使用时间特征使让机器学习模型更好地工作

来源: DeepHub IMBA本文约2300字,建议阅读8分钟本文中,通过一个实际示例讨论如何从 DateTime 变量中提取新特征以提高机器学习模型的准确性。...但是,DateTime 是可用于提取新特征的,这些新特征可以添加到数据集的其他可用特征。 日期由日、月和年组成。... Python ,一年的某一天可以计算如下: import numpy as np current_date = "2022-01-25 17:21:22" cdate = datetime.strptime...中提取不同级别的时间特征(小时、分钟……)。...此示例的目的是构建一个多类分类器,该分类器根据输入特征预测天气状况(由数据集的摘要给出)。我计算了两种情况的准确性:有和没有 DateTime特征。 加载数据集 该数据集可在 Kaggle 上获得。

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写好SQL很有必要

一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接...查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值,源于用户体验的3原则。如果用户的操作3内没有响应,将会厌烦甚至退出。...单表索引不超过5个、单个索引字段数不超过5个。 字符串可使用前缀索引,前缀长度控制5-8个字符。 字段唯一性太低,增加索引没有意义,如:是否删除、性别。...8)Join 优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。...如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念!

其次,它使用不透明对象范围(0,len(df))循环,然后应用apply_tariff()之后,它必须将结果附加到用于创建新DataFrame的列表。...但这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据,此循环花费了3钟。接下来,你将看到一些改进的Pandas结构迭代解决方案。...我们仍然使用某种形式的Python for循环,这意味着每个函数调用都是Python完成的,理想情况是它可以用Pandas内部架构内置的更快的语言完成。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子,它是Pandas执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas的矢量化运算?...() 现在,你可以关闭计算休息一下。

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还在抱怨pandas运行速度慢?这几个方法会颠覆你的看法

其次,它使用不透明对象范围(0,len(df))循环,然后应用apply_tariff()之后,它必须将结果附加到用于创建新DataFrame的列表。...但这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据,此循环花费了3钟。接下来,你将看到一些改进的Pandas结构迭代解决方案。...我们仍然使用某种形式的Python for循环,这意味着每个函数调用都是Python完成的,理想情况是它可以用Pandas内部架构内置的更快的语言完成。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子,它是Pandas执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas的矢量化运算?...() 现在,你可以关闭计算休息一下。

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最近,我用pandas处理了一把大数据……

但合理的设置两个参数,可以实现循环读取特定范围的记录 usecols:顾名思义,仅加载文件特定的字段,非常适用于很多而实际仅需其中部分字段的情况,要求输入的列名实际存在于表 ?...pd.read_csv()相关参数说明 具体到实际需求,个人实现时首先通过循环控制skiprows参数来遍历整个大文件,每次读取后对文件再按天分割,同时仅选取其中需要的3个字段作为加载数据,如此一来便实现了大表到小表的切分...del xx gc.collect() 03 时间字段的处理 给定的大文件,时间字段是一个包含年月日时分秒的字符串列,虽然read_csv方法自带了时间解析参数,但对于频繁多次应用时间进行处理时...例如,个人的实际处理主要用到的操作包括:按时间排序、按固定周期进行重采样、分组聚合统计等,这几个操作无一例外都涉及到时间的比较,如果是字符串格式或者时间格式的时间,那么每次比较实际要执行多次比较...例如,执行每5分钟重采样,则可将所有时间戳(级)整除300,然后以相应结果作为groupby字段即可。

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时间序列

返回当前时刻的日 datetime.now().day #16 3.返回当前时刻的周数 与当前时刻的周相关的数据有两个,一个是当前时刻是一周的周几;一个是返回当前时刻所在的周全年的周里面是第几周...参数: 返回值: 数字(表示周几) ''' 注意:Python周几是从0开始的(例:周日返回6,所以得在后面+1) from datetime import datetime...因为时间也是有大小关系的,所以可通过索引方式的布尔索引来对非索引的时间进行选取。...)) & (df["成交时间"] < datetime(2020,5,22)) ] #具体形式如此,这个的成交时间是对象不好使 五、时间运算 1.两个时间之差 经常会用到计算两个时间的差,比如一个用户某一平台上的生命周期...(即用最后一次登录时间 - 首次登陆时间) Python两个时间做差会返回一个 timedelta 对象,该对象包含天数、、微秒三个等级,若是要获取小时、分钟,则需要进行换算。

1.9K10

告别慢SQL,如何去写一手好SQL ?

一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接...: show variables like '%max_connections%'; show variables like '%max_user_connections%'; 配置文件my.cnf修改最大连接...[mysqld] max_connections = 100 max_used_connections = 20 查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值,源于用户体验的...Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。...如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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告别慢SQL,如何去写一手好SQL ?

一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接...: show variables like '%max_connections%'; show variables like '%max_user_connections%'; 配置文件my.cnf修改最大连接...[mysqld] max_connections = 100 max_used_connections = 20 查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值,源于用户体验的...Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。...如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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如何写得一手好SQL ?

一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接...: show variables like '%max_connections%'; show variables like '%max_user_connections%'; 配置文件my.cnf修改最大连接...[mysqld] max_connections = 100 max_used_connections = 20 查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值,源于用户体验的...Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。...如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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关于SQL优化若干

MySQL性能 最大数据量 最大并发 查询耗时0.5 实施原则 数据表设计 数据类型 避免空值 text类型 索引优化 索引分类 优化原则 SQL优化 分批处理 不做运算 避免Select *...一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接...修改最大连接 [mysqld] max_connections = 100 max_used_connections = 20 查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值...Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。...如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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