3 Möglichkeiten, Zeitzeichenfolgen mit Python zu analysieren [Hinweis]

Was willst du tun

Ich möchte ein Memorandum darüber erstellen, wie die im Text geschriebene Zeit auf den Python-Typ datetime analysiert wird.

Umgebung

• Windows10 pro
• anaconda navigator 1.6.2
• Jupyter Notebook 5.0.0
• python 3.6.1
• Intel Core i7 4770 16GB

Hintergrund

1. 1. Das Datum und die Uhrzeit, die im XML von OpenWeatherMap angezeigt wurden, hatten ein Format, das ich nie gesehen hatte (nur für mich selbst), und die Uhrzeit war GMT (UTC). Es ist schwierig, mit der Situation umzugehen, in der die Daten aufgrund des Zeitunterschieds unterschiedlich sind, es sei denn, der Prozess des Hinzufügens von 2,9 Stunden wird durchgeführt.
2. 3. Ich dachte, es wäre am besten, es in eine vorbereitete Form zu geben und den Zeitunterschied zusätzlich zu berechnen.

Das Datum, das in XML angezeigt wird, sieht übrigens so aus.

2017-07-08T19:33:11

Ich habe viel gefunden, als ich die Parsing-Methode nachgeschlagen habe, daher werde ich den Code zusammenfassen.

import time
from datetime import datetime
from dateutil.parser import parse

start = time.time()
date="2017-07-08T19:33:11" #Zu analysierende Zeichenfolge
for i in range(100000): #parse()Schleife, um 100.000 Mal zu analysieren
    dt1 = parse(date)
elapsed_time_for_parse = time.time() - start #parse()Speichert die beim Parsen verstrichene Zeit

start = time.time()
for i in range(100000): #strptime()Schleife, um 100.000 Mal zu analysieren
    dt2 = datetime.strptime(date, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
elapsed_time_for_strptime = time.time() - start #strptime()Speichert die beim Parsen verstrichene Zeit

start = time.time()   
for i in range(100000): #Schleife, die 100.000 Mal analysiert wird, indem eine Zeichenfolge ausgeschnitten wird
    dt3 = datetime(
        year=int(date[0:4]),month=int(date[5:7]),day=int(date[8:10]),
        hour=int(date[11:13]),minute=int(date[14:16]),second=int(date[17:20])
    )
elapsed_time_for_cutparse = time.time() - start #Speichert die verstrichene Zeit beim Parsen mit dem Zeichenfolgenausschnitt

print('parse()       takes {:.4f}sec, dt1:{}'.format(elapsed_time_for_parse,dt1))
print('strptime()    takes {:.4f}sec, dt2:{}'.format(elapsed_time_for_strptime,dt2))
print('cut and parse takes {:.4f}sec, dt3:{}'.format(elapsed_time_for_cutparse,dt3))

Ergebnis

• Die erforderliche Zeit ist die Zeit, zu der die Schleife 100.000 Mal in der oben genannten Umgebung des Autors ausgeführt wurde.

Zusammenfassung

parse () ist einfach, aber langsam auf einen Schlag Es ist mühsam, eine Zeichenkette auszuschneiden, aber es ist schnell.

Die Seite, die ich als Referenz verwendet habe

OpenWeatherMap Code 7 ward Die Zeichenfolge für Datum und Uhrzeit wird mit Python analysiert. Extrahieren Sie das Jahr, den Monat und die Stunde miyalog Python datetime.strptime ist sehr langsam

Ergebnisbildschirm des Jupyter-Notebooks