一、datetime
- 获取当前日期和时间
from datetime import datetime
now = datetime.now() #获取当前datetime
print(now)
print(type(now))
# # 输出：
# # C:\Users\ljs\Desktop>python use_datetime.py
# # 2018-03-17 11:53:44.339237
# #
- 获取指定日期和时间
# #要制定某个日期和时间，我们直接用参数构造一个datetime
from datetime import datetime
dt = datetime(2018,3,17,11,53,44) #用指定日期时间创建datetime
print(dt)
# # 输出：
# # 2018-03-17 11:53:44
- 把一个datetime类型转换为timestamp，timestamp就是当前时间相对于epoch time的秒数(1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00)
from datetime import datetime
dt = datetime(2018,3,17,11,53,44) #用指定日期时间创建datetime
print(dt.timestamp()) #把datetime转换为timestamp
# # 注意Python的timestamp是一个浮点数。如果有小数位，小数位表示毫秒数。
# 输出：1521258824.0
- 把timestamp转换为datetime
from datetime import datetime
t = 1521258824.0
print(datetime.fromtimestamp(t))
# 输出：2018-03-17 11:53:44
- timestamp是一个浮点数，没有时区的概念，datetime是有时区的，上述转换是在timestamp和本地时间做转换,现在是北京时间(UTC+8.00),也可以直接转换到UTC标准时区的时间
from datetime import datetime
t = 1521258824.0
print(datetime.fromtimestamp(t)) #本地时间
print(datetime.utcfromtimestamp(t)) #utc时间
# # 输出：
# # 2018-03-17 11:53:44
# # 2018-03-17 03:53:44
- str转换为datetime
from datetime import datetime
cday = datetime.strptime('2018-03-17 11:53:44','%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# # 字符串'%Y-%m-%d %H:%M:%S'规定了日期和时间部分的格式。详细的说明请参考Python文档。
print(cday)
# # 输出：
# # 2018-03-17 11:53:44
- datetime转换为str
from datetime import datetime
now = datetime.now() #获取系统当前时间
print(now.strftime('%a %b %d %H:%M'))
# # 输出：
# # Sat Mar 17 12:52
- datetime加减
from datetime import datetime, timedelta
now = datetime.now()
print(now)
n2 = now + timedelta(hours=10) #在当前时间增加10个小时
print(n2)
n3 = now - timedelta(days=1) #在当前时间减掉一天
print(n3)
n4 = now + timedelta(days=2, hours=12) #在当前时间加上2天半
print(n4)
# 输出：
# 2018-03-17 13:17:39.317925
# 2018-03-17 23:17:39.317925
# 2018-03-16 13:17:39.317925
# 2018-03-20 01:17:39.317925
- 本地时间转换utc时间
一个datetime类型有一个时区属性tzinfo，但是默认为None，所以无法区分这个datetime到底是哪个时区，除非强行给datetime设置一个时区：
from datetime import datetime, timedelta, timezone
tz_utc_8 = timezone(timedelta(hours=8)) #创建时区utc+8.00
now = datetime.now() #获取当前时间
print(now)
dt = now.replace(tzinfo = tz_utc_8) #强制设置为utc+8.00
print(dt)
# 输出：
# 2018-03-17 13:22:47.596058
# 2018-03-17 13:22:47.596058+08:00
- 时区转换
我们可以先通过utcnow()拿到当前的UTC时间，再转换为任意时区的时间：
#拿到UTC时间，并强制设置时区为UTC+0:00:
utc_dt = datetime.utcnow().replace(tzinfo=timezone.utc)
print(utc_dt)
# astimezone()将转换时区为北京时间:
bj_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=8)))
print(bj_dt)
# astimezone()将转换时区为东京时间:
tokyo_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))
print(tokyo_dt)
# astimezone()将bj_dt转换时区为东京时间:
tokyo_dt2 = bj_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))
print(tokyo_dt2)
# 输出：
# 2018-03-17 13:27:03.548054+08:00
# 2018-03-17 05:27:03.549054+00:00
# 2018-03-17 13:27:03.549054+08:00
# 2018-03-17 14:27:03.549054+09:00
# 2018-03-17 14:27:03.549054+09:00
小结
datetime表示的时间需要时区信息才能确定一个特定的时间，否则只能视为本地时间。
如果要存储datetime，最佳方法是将其转换为timestamp再存储，因为timestamp的值与时区完全无关。
时区转换的关键在于，拿到一个datetime时，要获知其正确的时区，然后强制设置时区，作为基准时间。
利用带时区的datetime，通过astimezone()方法，可以转换到任意时区。
不是必须从UTC+0:00时区转换到其他时区，任何带时区的datetime都可以正确转换，例如上述bj_dt到tokyo_dt的转换。练习：
假设你获取了用户输入的日期和时间如2015-1-21 9:01:30，以及一个时区信息如UTC+5:00，均是str，请编写一个函数将其转换为timestamp：
import re
from datetime import datetime, timezone, timedelta
意思就是把输入的时间转换为想要utc时间，并且转换为timestame
def to_timestamp(dt_str, tz_str):
#把字符串转换为datetime
str_dt = datetime.strptime(dt_str,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
#正则获取需要加减的时区信息
str_tz = re.match(r'UTC([+-]\d+):00',tz_str).group(1)
#强制设置为UTC
dt = str_dt.replace(tzinfo = timezone(timedelta(hours = int(str_tz))))
return dt.timestamp()
# 测试:
t1 = to_timestamp('2015-6-1 08:10:30', 'UTC+7:00')
assert t1 == 1433121030.0, t1
t2 = to_timestamp('2015-5-31 16:10:30', 'UTC-09:00')
assert t2 == 1433121030.0, t2
print('ok')
二、collection
collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
- namedtuple
collections.namedtuple(typename, field_names, *, verbose=False, rename=False, module=None)，namedtuple是一个返回一个名为typename的tuple子类的函数，这个子类可以通过field_names访问子类的tuple成员，而不是原来的tuple检索访问，这样就提高了程序的可读性。
from collections import namedtuple
point = namedtuple('Point', ['x','y']) #生成一个tuple子类，就可以通过属性去访问tuple成员
p = point(1,2) #实例化
print(isinstance(p,tuple)) #确实是tuple的子类
print(p.x)
p = p._replace(x=3)
print(p.x)
#输出
# C:\Users\ljs\Desktop>python use_collections.py
# True
# 1
# 3
这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。
- deque
使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
from collections import deque
q = deque(['a','b','c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
print(q)
# 输出：
# deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
# deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
意思就是用这个比用list的插入和删除更快就对了 - -
- defaultdict
使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict
from collections import defaultdict
dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
dd['key1'] #key1存在
dd['key2'] #key2不存在
# 注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。
# 除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
- OrderedDict
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
from collections import OrderedDict
d = dict([('a', 1), ('c', 3), ('b', 2)])
print(d) #dict的key是无序的
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od) # OrderedDict的Key是有序的
# 输出：
# {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
# OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：
od = OrderedDict()
od['z'] = 1
od['y'] = 2
od['x'] = 3
list(od.keys()) #按照插入的key的顺序返回
- Counter
Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数
from collections import Counter
c = Counter()
for ch in 'programming':
c[ch] = c[ch] + 1
print(c)
#输出：
#Counter({'r': 2, 'g': 2, 'm': 2, 'p': 1, 'o': 1, 'a': 1, 'i': 1, 'n': 1})
Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出，字符'g'、'm'、'r'各出现了两次，其他字符各出现了一次