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1、Python 日期时间格式化输出

今天帮朋友写自动化脚本,又需要用格式化日期,又忘记怎么写了,还是写到自己博客里面,方便日后需要的时候看一眼吧。So,临时加一篇 Python 的文章。...1、Python的time模块 import time print(time.time()) #输出的是时间戳 print(time.localtime(time.time())) #作用是格式化时间戳为本地的时间...),根据指定的格式化字符串输出 python中时间日期格式化符号: %y 两位数的年份表示(00-99) %Y 四位数的年份表示(000-9999) %m 月份(01-12) %d 月内中的一天...(01-12) %M 分钟数(00=59) %S 秒(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...A.M.或P.M.的等价符 %U 一年中的星期数(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 一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始 %x 本地相应的日期表示

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Java获取时间格式化日期代码总结

我们在Java开发过程中,少不了与时间打交道,比如根据两个日期得出相差的时分秒,时间加减,时间累加,前5分钟,前一个月,前一年,等等...所以我从网上搜集一些常用的时间/日期格式化代码,以飨读者。...在JAVA中有六个与时间有关的类: java.util.Date java.sql.Date java.sql.Time java.sql.Timestamp java.text.SimpleDateFormat...} catch (Exception e) { } c.setTime(date);// 设置日历时间 c.add(Calendar.MONTH, month);//...// 1=星期日 7=星期六,其他类推 return new SimpleDateFormat("EEEE").format(c.getTime()); } /** * 将短时间格式字符串转换为时间....equals("")) return 0; if (date2 == null || date2.equals("")) return 0; // 转换为标准时间

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matinal:ORACLE日期时间格式化参数详解

ORACLE日期时间格式化参数详解 格式化日期指的是将日期转为字符串,或将字符串转为日期,下面几个函数可以用来格式化日期 TO_CHAR(datetime, 'format') TO_DATE(character...Oracle TO_DATE() 函数格式化时间【全】 TO_DATE格式(以时间:2007-11-02   13:45:25为例)         Year:              yy...时间间隔乘以一个数字 select sysdate,sysdate - 8 *interval '2' hour from dual ORACLE——日期时间格式化参数详解之一 2.日期格式化参数详解...dual; TO_CHAR(SYSDATE,'DYYYY-MM-DDPM ------------------------------ 1 2015-12-27 下午 18:09:43 ORACLE——日期时间格式化参数详解之二...SYSTIMESTAMP,'FF6') from dual; TO_CHAR(SYSTIMESTAMP,'FF6') --------------------------- 032000 ORACLE——日期时间格式化参数详解之三

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Linux - 日期时间类型命令

---- date 显示当前时间 1) 基本语法 (1) date (功能描述: 显示当前时间) (2) date +%Y (功能描述: 显示当前年份) (3) date +%m (功能描述...4) date +%d (功能描述: 显示当前是哪一天) (5)date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S" (功能描述:显示年月日时分秒) 2)实例操作  date 显示非当前时间...1)基本语法 (1)date -d '1 days ago'    (功能描述:显示前一天时间) (2)date -d '-1 days ago    (功能描述...:显示明天时间) 2) 实例操作  (1)前一天 [root@hadoop101 ~]# date -d '1 days ago' 2017 年 06 月 18 日 星期日...:07:22 CST ---- date 设置系统时间 1)基本语法  date -s 字符串时间 2)案例实操 (1)设置系统当前时间 [root@hadoop101

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