Установка и подготовка среды
Чтобы начать программировать на Питоне, требуется совершить 2 шага:
- Установить последний релиз Python (скачивается с официального сайта https://www.python.org/downloads/);
- Загрузить программу для разработки (для новичков лучше всего подойдет PyCharm версии Community – https://www.jetbrains.com/ru-ru/pycharm/download/).
В нашем бесплатном руководстве по Python мы будем пользоваться только этим функционалом. Его достаточно, чтобы самому дома с нуля разобраться в Питоне.
Чтобы создать свой первый проект запускаем PyCharm и выбираем меню File -> New Project. Проверяем, чтобы в поле Base Interpreter стояла самая новая версия Питона.
Теперь в папке проекта можно создать файл с расширением «.py», в котором и будет писаться код. Чтобы запустить скрипт, нажимаем либо зеленую кнопку «Run», либо выбираем ее же через правую кнопку мыши. Внизу PyCharm при этом откроется окно консоли, отражающее итог и ход работы программы.
Таким образом, схема работы достаточно проста: пишем код, запускаем его, смотрим в терминал результат.
Чтобы проверить, что все установлено успешно и вы не напутали ничего в настройках, идем в панель терминала (внизу) и пишем там команду «python -V». Она отобразит версию Python, которая была проинсталлирована на компьютер.
В случае, если операционная система отличается от Windows, то команда будет выглядеть так: «python3 -V» (это связано с тем, что в UNIX-подобных ядрах по умолчанию включена более старая версия языка – 2.7. Так как она больше не поддерживается, рекомендуется работать с третьей – 3.9 или выше).
Таймер обратного отсчета в python
Использование модуля времени
# We will use the time module
import time
# Create a function that will print the time
def create_countdown_timer(time):
print(time,"......")
(input("Please entert the time in seconds:"))
for times in range(time_in_sec):
# call the function and pass the current time left
create_countdown_timer(time_in_sec-times)
# call the function in every 1 second.
time.sleep(1)
print("Time is up")
Please entert the time in seconds:7 7 ...... 6 ...... 5 ...... 4 ...... 3 ...... 2 ...... 1 ...... Time is up
Использование класса python Timer
# We will use the time module
import time
from threading import Timer
# Create a function that will print the time
def create_countdown_timer(time):
print(time,"......")
# Here you have to enter the time for which the timer will run(input("Please enter the time in seconds:"))
# For the first time we will call the function manually
create_countdown_timer(time_in_sec)
for times in range(1,time_in_sec):
# calling the Timer class every second
(1,create_countdown_timer,)
t.start()
time.sleep(1)
print("\n Time is up")
Please entert the time in seconds:10 10 ...... 9 ...... 8 ...... 7 ...... 6 ...... 5 ...... 4 ...... 3 ...... 2 ...... 1 ...... Time is up
Модуль datetime
Модуль содержит классы:
Также существует класс , который применяется для работы с часовыми поясами.
Класс datetime.date
Класс принимает три аргумента: год, месяц и день.
>>> import datetime >>> date = datetime.date(2017, 4, 2) >>> date.year 2017 >>> date.month 4 >>> date.day 2
Давайте посмотрим, какой сейчас день:
>>> today = datetime.date.today() >>> today.year 2018 >>> today.month 4 >>> today.day 21
Класс datetime.datetime
Класс принимает аргументы: год, месяц, день, час, минута, секунда и микросекунда.
>>> date_time = datetime.datetime(2017, 4, 21, 13, 30, 10) >>> date_time.year 2017 >>> date_time.month 4 >>> date_time.day 21 >>> date_time.hour 13 >>> date_time.minute 30 >>> date_time.second 10
Давайте посмотрим, какое сейчас время:
>>> today = datetime.datetime.today() >>> today datetime.datetime(2018, 4, 21, 12, 43, 27, 786725) >>> today.hour 12 >>> today.minute 43
>>> datetime.datetime.now() # местное время datetime.datetime(2018, 4, 24, 13, 2, 39, 17479) >>> datetime.datetime.utcnow() # время по Гринвичу datetime.datetime(2018, 4, 24, 10, 2, 47, 46330)
Получить из объекта отдельно дату и отдельно время:
>>> today = datetime.datetime.today() >>> today datetime.datetime(2018, 4, 21, 13, 26, 54, 387462) >>> today.date() # отдельно дата datetime.date(2018, 4, 21) >>> today.time() # отдельно время datetime.time(13, 26, 54, 387462)
Классы и содержат метод , который позволяет создавать строку, отображающую время в более понятной для человека форме.
>>> today = datetime.date.today().strftime("%d.%m.%Y")
>>> today
'21.04.2018'
>>> import locale
>>> locale.setlocale(locale.LC_ALL, "ru") # задаем локаль для вывода даты на русском языке
'ru'
>>> today = datetime.datetime.today().strftime("%A, %d.%m.%Y")
>>> today
'суббота, 21.04.2018'
| Сокращенное название дня недели | |
| Полное название дня недели | |
| Сокращенное название месяца | |
| Полное название месяца | |
| Дата и время | |
| День месяца | |
| 24-часовой формат часа | |
| 12-часовой формат часа | |
| День года. Цифровой формат | |
| Номер месяца. Цифровой формат | |
| Минута. Цифровой формат | |
| До полудня или после (AM или PM) | |
| Секунда. Цифровой формат | |
| Номер недели в году. Цифровой формат (с воскресенья) | |
| День недели. Цифровой формат | |
| Номер недели в году. Цифровой формат (с понедельника) | |
| Дата | |
| Время | |
| Год без века. Цифровой формат | |
| Год с веком. Цифровой формат | |
| Временная зона | |
| Знак процента |
Методы класса :
- — объект из текущей даты и времени; работает также, как и со значением .
- — объект из текущей даты и времени, местное время.
- — объект из текущей даты и времени, по Гринвичу.
- — дата из стандартного представления времени.
- — дата из числа, представляющего собой количество дней, прошедших с 01.01.1970.
- — объект из комбинации объектов и .
- — преобразует строку в (так же, как и функция из модуля ).
- — преобразует объект в строку согласно формату.
- — объект даты (с отсечением времени).
- — объект времени (с отсечением даты).
- — возвращает новый объект с изменёнными атрибутами.
- — возвращает из .
- — количество дней, прошедших с 01.01.1970.
- — возвращает время в секундах с начала эпохи Unix.
- — день недели в виде числа, понедельник — 0, воскресенье — 6.
- — день недели в виде числа, понедельник — 1, воскресенье — 7.
- — кортеж (год в формате ISO, ISO номер недели, ISO день недели).
- — красивая строка вида или, если ,
- — возвращает строковое представление текущего местного времени.
Класс datetime.timedelta
Класс позволяет выполнять операции над датами — складывать, вычитать, сравнивать. Конструктор принимает именованные аргументы , , , , , , :
>>> delta = datetime.timedelta(days = 5, hours = 1, minutes = 1) >>> delta datetime.timedelta(5, 3660)
Интервал времени 5 дней, 1 час и 1 минута. Получить результат можно с помощью атрибутов , и (5 дней и 3660 секунд):
>>> delta.days 5 >>> delta.seconds 3660
Получить результат в секундах позволяет метод :
>>> today = datetime.datetime.today() # текущая дата >>> today datetime.datetime(2018, 4, 21, 15, 19, 2, 515432) >>> future = datetime.datetime(2019, 4, 21, 15, 19, 2, 515432) # дата на один год больше >>> delta = future - today >>> delta datetime.timedelta(365) >>> delta.total_seconds() # 365 дней в секундах 31536000.0
Прибавить к текущей дате 10 дней, 10 часов и 10 минут:
>>> today = datetime.datetime.today() >>> delta = datetime.timedelta(days = 10, hours = 10, minutes = 10) >>> future = today + delta >>> today # 21 апреля 2018 года, 15:29 datetime.datetime(2018, 4, 21, 15, 29, 29, 265954) >>> future # 2 мая 2018 года, 01:39 datetime.datetime(2018, 5, 2, 1, 39, 29, 265954)
Возврат количества секунд со старта эпохи с автоматической конвертацией в локальное время
Если стоит перед вами такая задача, она реализуется с помощью метода mktime(), который принимает struct_time. После этого она выполняет обратное действие функции localtime(). То есть, превращает время по локальному часовому поясу в число секунд, которые прошли со старта эпохи с поправкой на часовой пояс.
Функции mktime() и localtime() тесно переплетены между собой. Этот фрагмент кода наглядно демонстрирует это. Давайте рассмотрим его, чтобы более глубоко понимать, как это работает.
import time
seconds = 1575721830
# возвращает struct_time
t = time.localtime(seconds)
print(«t1: «, t)
# возвращает секунды из struct_time
s = time.mktime(t)
print(«\ns:», seconds)
Видим, что переменной seconds было присвоено 1575721830 секунд с начала эпохи. Сначала программа получает точную дату, время и другие параметры, основываясь на этом значении, поместила его в переменную t, после чего конвертирует ее содержимое в переменную s.
После этого отбивает новую строку и выводит количество секунд в консоль. Можете проверить: это будет то же самое число, что было присвоено переменной seconds.
Understanding Time Zones
A time zone is a region of the world that conforms to a standardized time. Time zones are defined by their offset from Coordinated Universal Time (UTC) and, potentially, the inclusion of daylight savings time (which we’ll cover in more detail later in this article).
Fun Fact: If you’re a native English speaker, you might be wondering why the abbreviation for “Coordinated Universal Time” is UTC rather than the more obvious CUT. However, if you’re a native French speaker, you would call it “Temps Universel Coordonné,” which suggests a different abbreviation: TUC.
Ultimately, the as the official abbreviation so that, regardless of language, the abbreviation would be the same.
Счетчик производительности
Для измерения производительности важно иметь таймеры monotonic с высокой точностью. Определение наилучшего источника данных синхронизации требует наличия информации о платформе, которую Python предоставляет в perf_counter():
time_perf_counter.py
import hashlib
import time
# Data to use to calculate md5 checksums
data = open(__file__, 'rb').read()
loop_start = time.perf_counter()
for i in range(5):
iter_start = time.perf_counter()
h = hashlib.sha1()
for i in range(300000):
h.update(data)
cksum = h.digest()
now = time.perf_counter()
loop_elapsed = now - loop_start
iter_elapsed = now - iter_start
print(time.ctime(), ': {:0.3f} {:0.3f}'.format(
iter_elapsed, loop_elapsed))
Как и в случае с функцией Python time monotonic(), эпоха для perf_counter() не определяется. Значения предназначены для сравнения и вычисления, а не в качестве абсолютных значений:
$ python3 time_perf_counter.py Sun Aug 14 14:10:40 2016 : 0.487 0.487 Sun Aug 14 14:10:41 2016 : 0.485 0.973 Sun Aug 14 14:10:41 2016 : 0.494 1.466 Sun Aug 14 14:10:42 2016 : 0.487 1.953 Sun Aug 14 14:10:42 2016 : 0.480 2.434
dateutil
Модуль dateutil является расширением модуля datetime. Одно из преимуществ состоит в том, что нам не нужно передавать код синтаксического анализа. Например:
from dateutil.parser import parse
datetime = parse('2018-06-29 22:21:41')
print(datetime)
Эта функция синтаксического анализа автоматически проанализирует строку и сохранит ее в переменной datetime. Парсинг выполняется автоматически. Вам не нужно указывать какую-либо строку формата. Попробуем разобрать разные типы строк с помощью dateutil:
from dateutil.parser import parse
date_array = [
'2018-06-29 08:15:27.243860',
'Jun 28 2018 7:40AM',
'Jun 28 2018 at 7:40AM',
'September 18, 2017, 22:19:55',
'Sun, 05/12/1999, 12:30PM',
'Mon, 21 March, 2015',
'2018-03-12T10:12:45Z',
'2018-06-29 17:08:00.586525+00:00',
'2018-06-29 17:08:00.586525+05:00',
'Tuesday , 6th September, 2017 at 4:30pm'
]
for date in date_array:
print('Parsing: ' + date)
dt = parse(date)
print(dt.date())
print(dt.time())
print(dt.tzinfo)
print('\n')
Вывод:
$ python3 dateutil-1.py Parsing: 2018-06-29 08:15:27.243860 2018-06-29 08:15:27.243860 None Parsing: Jun 28 2018 7:40AM 2018-06-28 07:40:00 None Parsing: Jun 28 2018 at 7:40AM 2018-06-28 07:40:00 None Parsing: September 18, 2017, 22:19:55 2017-09-18 22:19:55 None Parsing: Sun, 05/12/1999, 12:30PM 1999-05-12 12:30:00 None Parsing: Mon, 21 March, 2015 2015-03-21 00:00:00 None Parsing: 2018-03-12T10:12:45Z 2018-03-12 10:12:45 tzutc() Parsing: 2018-06-29 17:08:00.586525+00:00 2018-06-29 17:08:00.586525 tzutc() Parsing: 2018-06-29 17:08:00.586525+05:00 2018-06-29 17:08:00.586525 tzoffset(None, 18000) Parsing: Tuesday , 6th September, 2017 at 4:30pm 2017-09-06 16:30:00 None
Вы можете видеть, что практически любой тип строки можно легко проанализировать с помощью модуля dateutil.
Хотя это удобно, вспомните из предыдущего, что необходимость предсказывать формат делает код намного медленнее, поэтому, если ваш код требует высокой производительности, это может быть неправильным подходом для вашего приложения.
Функции, которые когда-нибудь можно выучить
Следующие встроенные функции Python определённо не бесполезны, но они более специализированы.
Эти функции вам, возможно, будут нужны, но также есть шанс, что вы никогда не прибегнете к ним в своём коде.
- : возвращает итератор (список, набор и т. д.);
- : возвращает , если аргумент является вызываемым;
- and : вместо них рекомендуется использовать генератор-выражения;
- : округляет число;
- : эта функция выполняет деление без остатка () и операцию по модулю () одновременно;
- , и : служат для отображения чисел в виде строки в двоичной, восьмеричной или шестнадцатеричной форме;
- : возвращает абсолютное значение числа (аргумент может быть целым или числом с плавающей запятой, если аргумент является комплексным числом, его величина возвращается);
- ;
- .
Таймер процессора
В то время как time() возвращает время основных часов, clock() возвращает время процессора. Для этого можно использовать Python get time.
Значения, возвращаемые функцией clock(), отражают фактическое время, используемое программой при ее запуске:
time_clock.py
import hashlib
import time
# Данные, используемые для вычисления контрольной суммы md5
data = open(__file__, 'rb').read()
for i in range(5):
h = hashlib.sha1()
print(time.ctime(), ': {:0.3f} {:0.3f}'.format(
time.time(), time.clock()))
for i in range(300000):
h.update(data)
cksum = h.digest()
В этом примере отформатированная ctime() выводится вместе со значениями с плавающей запятой из time() и clock() через цикл для каждой итерации.
Примечание
Если хотите запустить этот код в своей системе, то может потребоваться добавить во внутренний цикл другие циклы или придется работать с большим количеством данных, чтобы увидеть разницу во времени с помощью Python time:
$ python3 time_clock.py Sun Aug 14 14:10:32 2016 : 1471198232.327 0.033 Sun Aug 14 14:10:32 2016 : 1471198232.705 0.409 Sun Aug 14 14:10:33 2016 : 1471198233.086 0.787 Sun Aug 14 14:10:33 2016 : 1471198233.466 1.166 Sun Aug 14 14:10:33 2016 : 1471198233.842 1.540
Как правило, часы процессора ничего не засекают, если программа ничего не делает:
time_clock_sleep.py
import time
template = '{} - {:0.2f} - {:0.2f}'
print(template.format(
time.ctime(), time.time(), time.clock())
)
for i in range(3, 0, -1):
print('Sleeping', i)
time.sleep(i)
print(template.format(
time.ctime(), time.time(), time.clock())
)
В этом примере time sleep python цикл выполняет мало действий, переходя в спящий режим после каждой итерации. Значение time() увеличивается даже тогда, когда приложение находится в спящем режиме, но значение clock() отсутствует:
$ python3 -u time_clock_sleep.py Sun Aug 14 14:10:34 2016 - 1471198234.28 - 0.03 Sleeping 3 Sun Aug 14 14:10:37 2016 - 1471198237.28 - 0.03 Sleeping 2 Sun Aug 14 14:10:39 2016 - 1471198239.29 - 0.03 Sleeping 1 Sun Aug 14 14:10:40 2016 - 1471198240.29 - 0.03
Вызов sleep() передает управление из текущего потока и указывает ожидать, пока система активирует его. Если программа имеет только один поток, это эффективно блокирует приложение, и оно не работает.
Перезарядка таймера Python
Python Timer Cooldown-это способ измерения таймера в обратном направлении. Создавая пользовательский класс таймера, мы можем регистрировать время в каждой точке вашего кода. Вы можете экспортировать этот класс как модуль и установить его как зависимость в своем коде. Затем, используя одну строку, вы можете импортировать ее –
import time
class Timer:
"""
Timer class
"""
def __init__(self):
.time()
'''
Restarts the timer.
'''
def restart(self):
.time()
'''
Returns the time elapsed and resets the counter.
'''
def get_new_time(self):
.time() - self.start
self.restart()
return value
'''
Prints the time elapsed and resets the counter.
'''
def print_new_time(self):
print (self.get_new_time())
'''
Returns the time elapsed (Does not reset the counter).
'''
def get_time(self):
return time.time() - self.start
self.restart()
'''
Prints the time elapsed (Does not reset the counter).
'''
def print_time(self):
print(self.get_time())
'''
Returns the time elapsed in HH:mm:ss (Does not reset the counter).
'''
def get_time_hhmmss(self):
.time()
m,(end - self.start, 60)
h,(m, 60)
% (h, m, s)
return time_str
() #Initialize the timer
#wash clothes for 5 seconds
timer.print_time() #Print the time elapsed since Initialization (in seconds)
#dry clothes for 3 seconds
timer.print_new_time() #Print the time elapsed since Initialization and reset the timer
#burn clothes for 10 seconds
print(str('Task done for ' + str(timer.get_time()) + ' seconds.'))
time.mktime()
Функция mktime() принимает struct_time (или кортеж, содержащий 9 элементов, соответствующих struct_time) в качестве аргумента и возвращает секунды, прошедшие с начала эпохи по местному времени. По сути, это функция, обратная localtime().
import time
t = (2018, 12, 28, 8, 44, 4, 4, 362, 0)
local_time = time.mktime(t)
print("Local time:", local_time)
В приведенном ниже примере показано, как связаны mktime() и localtime():
import time
seconds = 1545925769
# returns struct_time
t = time.localtime(seconds)
print("t1: ", t)
# returns seconds from struct_time
s = time.mktime(t)
print("\s:", seconds)
Когда вы запустите программу, результат будет примерно таким:
t1: time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=27, tm_hour=15, tm_min=49, tm_sec=29, tm_wday=3, tm_yday=361, tm_isdst=0) s: 1545925769.0
Measuring Performance
You can use to measure the performance of your program.
The way you do this is to use which, as the name suggests, provides a performance counter with a high resolution to measure short distances of time.
To use , you place a counter before your code begins execution as well as after your code’s execution completes:
>>>
First, captures the moment before you call the function. captures the moment after the function returns. The function’s total execution time took seconds.
Technical Detail: Python 3.7 introduced , which works the same as , but uses nanoseconds instead of seconds.
(or ) is the most precise way to measure the performance of your code using one execution. However, if you’re trying to accurately gauge the performance of a code snippet, I recommend using the Python module.
Command-Line Interface¶
When called as a program from the command line, the following form is used:
python -m timeit -n N -r N -u U -s S -h statement ...
Where the following options are understood:
-
how many times to execute ‘statement’
-
how many times to repeat the timer (default 5)
-
statement to be executed once initially (default )
-
measure process time, not wallclock time, using
instead of , which is the defaultNew in version 3.3.
-
specify a time unit for timer output; can select nsec, usec, msec, or sec
New in version 3.5.
-
print raw timing results; repeat for more digits precision
-
print a short usage message and exit
A multi-line statement may be given by specifying each line as a separate
statement argument; indented lines are possible by enclosing an argument in
quotes and using leading spaces. Multiple options are treated
similarly.
If is not given, a suitable number of loops is calculated by trying
increasing numbers from the sequence 1, 2, 5, 10, 20, 50, … until the total
time is at least 0.2 seconds.
measurements can be affected by other programs running on
the same machine, so the best thing to do when accurate timing is necessary is
to repeat the timing a few times and use the best time. The
option is good for this; the default of 5 repetitions is probably enough in
most cases. You can use to measure CPU time.
Исторический урок о сопрограммах в Python
Согласно Википедии, «Сопрограммы (coroutines) (прим. переводчика: вот ссылка на определение этого термина в русской версии Википедии, далее идет выжимка именно оттуда) — методика связи программных модулей друг с другом по принципу кооперативной многозадачности: модуль приостанавливается в определённой точке, сохраняя полное состояние (включая стек вызовов и счётчик команд), и передаёт управление другому. Тот, в свою очередь, выполняет задачу и передаёт управление обратно, сохраняя свои стек и счётчик». Это упрощенно можно перефразировать так «сопрограммы — это функции, выполнение которых вы можете приостанавливать». И если вы скажете «дак это то, как работают генераторы», вы будете абсолютно правы.
Еще в Python 2.2 генераторы впервые были представлены в PEP 255 (они также назывались генераторами-итераторами поскольку реализовывали ). Первоначально вдохновленные на создание языком программирования Icon, генераторы позволяли создать итератор в наиболее простой форме, который не расходовал бы память при вычислении следующего значения в процессе итерации по нему (вы конечно же могли бы создать целый класс, который реализует функции и и не хранит каждое значение итератора, но на это потребуется больше времени). Например, если бы вы захотели создать свой вариант , то вы могли бы реализовать его вот таким очень затратным по памяти способом, создав просто список с целыми числами:
Проблема в том, что несмотря на все же реализованную последовательность целых чисел от 0 до 1,000,000, вам пришлось создать в памяти очень большой список из 1,000,000 чисел. Но после того, как в язык были добавлены генераторы, у вас появилась возможность с минимальными затратами создать итератор, которому не нужно генерировать всю последовательность за раз. Вместо этого достаточно иметь память для хранения только одного числа в каждый момент времени.
Возможность останавливать выполнение функции в любой момент времени, когда в коде встречается выражение (до версии Python 2.5 эта конструкция была оператором), и позже возобновлять выполнение функции с этого места оказалась очень полезной в контексте более эффективного использования памяти, позволяя реализовать концепцию бесконечных последовательностей и другие похожие вещи.
Но, как вы уже успели заметить, генераторы — это все же итераторы. Иметь возможность простого создания итераторов — это конечно замечательно (и вполне очевидно, когда достаточно просто определить метод в объекте, который используется в качестве генератора), но люди знали, что если взять из генераторов механизм «постановки на паузу» и добавить к нему возможность «отправки чего-либо обратно» в генератор, внезапно Python получил бы возможность использовать идею сопрограмм (но пока я не сказал обратное, считайте, что это всего лишь идея в Python, сами сопрограммы обсуждаются далее по тексту). И такая возможность отправки чего-либо обратно в остановленный генератор была добавлена в Python 2.5 благодаря PEP 342. Помимо других вещей, PEP 342 добавил в генераторы метод . Это уже позволило не только останавливать генераторы, но и отправлять значения обратно в генератор в место останова. Взяв наш пример выше с функцией , вы можете добавить возможность перемещения по последовательности вперед и назад на некоторое количество шагов:
Генераторы больше не трогали до Python 3.3, в котором в рамках PEP 380 добавили выражение . Строго говоря, это выражение дает возможность выполнить более чистый рефакторинг генераторов, позволяя одной простой конструкцией выдавать каждое значение из итератора (которым обычно оказывается генератор):
Сделав рефакторинг более простым, также позволил создавать цепочку из генераторов таким образом, что значения могли всплывать и опускаться обратно по стэку вызовов без использования всякого дополнительного кода.
Резюме
Генераторы, добавленные в Python 2.2, позволили останавливать выполнение кода. С появлением функционала отправки значения обратно в остановленный генератор, который внедрили в Python 2.5, в нем появилась возможность реализации идеи сопрограмм. А добавление в Python 3.3 не только упростило рефакторинг генераторов, но и позволило выстраивать их в цепочки.
Отложить поток на определенное количество секунд
Для этого используется функция sleep(). С течением времени связан довольно большой блок программерских задач. Иногда приходится откладывать следующий шаг на определенное время. Например, если требуется взаимодействовать с базой данных, обработка которых занимает определенное время.
В качестве аргумента метод использует значение, выражающее, на какое количество секунд требуется отложить последующий шаг из алгоритма.
Например, в этом фрагменте задержка составляет 10 сек.
import time
pause = 10
print(«Program started…»)
time.sleep(pause)
print(str(pause) + » seconds passed.»)
В результате мы получим такое:
Program started…
10 seconds passed.
Как мы видим по выводу, сначала программа отчитывается о том, что она стартовала. А по прошествии десяти секунд написала, что это время прошло.
Функция позволяет указать длительность паузы в миллисекундах. Для этого используем дробные значения аргумента функции sleep. Например, 0,1. Это означает, что задержка составит 100 миллисекунд.
Maya
Maya также упрощает синтаксический анализ строки и изменение часовых поясов. Здесь показаны несколько простых примеров:
import maya
dt = maya.parse('2018-04-29T17:45:25Z').datetime()
print(dt.date())
print(dt.time())
print(dt.tzinfo)
Вывод:
$ python3 maya-1.py 2018-04-29 17:45:25 UTC
Для преобразования времени в другой часовой пояс:
import maya
dt = maya.parse('2018-04-29T17:45:25Z').datetime(to_timezone='America/New_York', naive=False)
print(dt.date())
print(dt.time())
print(dt.tzinfo)
Вывод:
$ python3 maya-2.py 2018-04-29 13:45:25 America/New_York
Разве не так просто использовать? Давайте попробуем Maya с тем же набором строк, который мы использовали с dateutil:
import maya
date_array = [
'2018-06-29 08:15:27.243860',
'Jun 28 2018 7:40AM',
'Jun 28 2018 at 7:40AM',
'September 18, 2017, 22:19:55',
'Sun, 05/12/1999, 12:30PM',
'Mon, 21 March, 2015',
'2018-03-12T10:12:45Z',
'2018-06-29 17:08:00.586525+00:00',
'2018-06-29 17:08:00.586525+05:00',
'Tuesday , 6th September, 2017 at 4:30pm'
]
for date in date_array:
print('Parsing: ' + date)
dt = maya.parse(date).datetime()
print(dt)
print(dt.date())
print(dt.time())
print(dt.tzinfo)
Вывод:
$ python3 maya-3.py Parsing: 2018-06-29 08:15:27.243860 2018-06-29 08:15:27.243860+00:00 2018-06-29 08:15:27.243860 UTC Parsing: Jun 28 2018 7:40AM 2018-06-28 07:40:00+00:00 2018-06-28 07:40:00 UTC Parsing: Jun 28 2018 at 7:40AM 2018-06-28 07:40:00+00:00 2018-06-28 07:40:00 UTC Parsing: September 18, 2017, 22:19:55 2017-09-18 22:19:55+00:00 2017-09-18 22:19:55 UTC Parsing: Sun, 05/12/1999, 12:30PM 1999-05-12 12:30:00+00:00 1999-05-12 12:30:00 UTC Parsing: Mon, 21 March, 2015 2015-03-21 00:00:00+00:00 2015-03-21 00:00:00 UTC Parsing: 2018-03-12T10:12:45Z 2018-03-12 10:12:45+00:00 2018-03-12 10:12:45 UTC Parsing: 2018-06-29 17:08:00.586525+00:00 2018-06-29 17:08:00.586525+00:00 2018-06-29 17:08:00.586525 UTC Parsing: 2018-06-29 17:08:00.586525+05:00 2018-06-29 12:08:00.586525+00:00 2018-06-29 12:08:00.586525 UTC Parsing: Tuesday , 6th September, 2017 at 4:30pm 2017-09-06 16:30:00+00:00 2017-09-06 16:30:00 UTC
Как видите, все форматы даты были успешно проанализированы.
Но вы заметили разницу? Если мы не предоставляем информацию о часовом поясе, он автоматически преобразует ее в UTC
Итак, важно отметить, что мы должны предоставить параметры to_timezone и naive, если время не в формате UTC.
Вывод
В основном все используют таймеры для трех целей. Первый-это запись времени выполнения вашего кода. А во-вторых, добавить напоминание о чем-то с помощью таймера. К счастью, оба они могут быть созданы в Python. Используя различные модули и библиотеки, вы можете гарантировать, что записываете время с предельной точностью.
И последнее, но не менее важное: таймер – это подкласс класса threading в python. Если мы хотим запустить какую-либо функцию через определенный промежуток времени, мы можем использовать класс python timer. В параметре args, который по умолчанию равен None, мы можем указать аргументы, которые мы хотим передать методу обратного вызова
В параметре args, который по умолчанию равен None, мы можем указать аргументы, которые мы хотим передать методу обратного вызова .
Попробуйте запустить программы на вашей стороне и дайте нам знать, если у вас есть какие-либо вопросы.
