Times 0.7

Libraries

Project Name	Description
Arrow	A sensible, human-friendly approach to creating, manipulating, formatting and converting dates, times, and timestamps
cesium	Time series platform with feature extraction aiming for non uniformly sampled signals
GENDIS	Shapelet discovery by genetic algorithms
glm-sklearn	scikit-learn compatible wrapper around the GLM module in statsmodels
Featuretools	Time series feature extraction, with possible conditionality on other variables with a pandas compatible relational-database-like data container
fecon235	Computational tools for financial economics
ffn	financial function library
flint	A Time Series Library for Apache Spark
hctsa	Matlab based feature extraction which can be controlled from python
HMMLearn	Hidden Markov Models with scikit-learn compatible API
khiva-python	A Time Series library with accelerated analytics on GPUS, it provides feature extraction and motif discovery among other functionalities.
matrixprofile-ts	Python implementation of the Matrix Profile algorithm which offers anomaly detection and pattern (or “motif”) discovery at the same time.
Nitime	Timeseries analysis for neuroscience data
Pastas	Timeseries analysis for hydrological data
prophet	Time series forecasting for time series data that has multiple seasonality with linear or non-linear growth
pyDSE	ARMA models for Dynamic System Estimation
Fuzzy set rule-based models for time series forecasting, including multi-step, point, interval and probabilistic forecasting
PyFlux	Classical time series forecasting models
pysf	A scikit-learn compatible machine learning library for supervised/panel forecasting
pyramid	port of R’s auto.arima method to Python
pyts	Contains time series preprocessing, transformation as well as classification techniques
seglearn	Extends the scikit-learn pipeline concept to sequence data
sktime	A scikit-learn compatible library for learning with time series/panel data including time series classification/regression and (supervised/panel) forecasting
statsmodels	Contains a submodule for classical time series models and hypothesis tests
stumpy	Calculates matrix profile for time series subsequence all-pairs-similarity-search
TensorFlow-Time-Series-Examples	Time Series Prediction with tf.contrib.timeseries
tensorflow_probability.sts	Bayesian Structural Time Series model in Tensorflow Probability
Traces	A library for unevenly-spaced time series analysis
ta-lib	Calculate technical indicators for financial time series (python wrapper around TA-Lib)
ta	Calculate technical indicators for financial time series
tsfresh	Extracts and filters features from time series, allowing supervised classificators and regressor to be applied to time series data
tslearn	Direct time series classifiers and regressors
tspreprocess	Preprocess time series (resampling, denoising etc.), still WIP

Basic Examples¶

The following example shows how the
can be used to compare three different expressions:

$ python3 -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))'
10000 loops, best of 5: 30.2 usec per loop
$ python3 -m timeit '"-".join()'
10000 loops, best of 5: 27.5 usec per loop
$ python3 -m timeit '"-".join(map(str, range(100)))'
10000 loops, best of 5: 23.2 usec per loop

This can be achieved from the with:

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
0.3018611848820001
>>> timeit.timeit('"-".join()', number=10000)
0.2727368790656328
>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
0.23702679807320237

A callable can also be passed from the :

>>> timeit.timeit(lambda "-".join(map(str, range(100))), number=10000)
0.19665591977536678

Timezone Constants¶

Форматирование текущей даты и времени в php

The offset of the local DST timezone, in seconds west of UTC, if one is defined.
This is negative if the local DST timezone is east of UTC (as in Western Europe,
including the UK). Only use this if is nonzero. See note below.

Nonzero if a DST timezone is defined. See note below.

The offset of the local (non-DST) timezone, in seconds west of UTC (negative in
most of Western Europe, positive in the US, zero in the UK). See note below.

A tuple of two strings: the first is the name of the local non-DST timezone, the
second is the name of the local DST timezone. If no DST timezone is defined,
the second string should not be used. See note below.

Note

For the above Timezone constants (, , ,
and ), the value is determined by the timezone rules in effect
at module load time or the last time is called and may be incorrect
for times in the past. It is recommended to use the and
results from to obtain timezone information.

See also

Module

More object-oriented interface to dates and times.

Module

Internationalization services. The locale setting affects the interpretation
of many format specifiers in and .

Module

General calendar-related functions. is the
inverse of from this module.

Footnotes

The use of is now deprecated, but the escape that expands to the
preferred hour/minute offset is not supported by all ANSI C libraries. Also, a
strict reading of the original 1982 RFC 822 standard calls for a two-digit
year (%y rather than %Y), but practice moved to 4-digit years long before the
year 2000. After that, RFC 822 became obsolete and the 4-digit year has
been first recommended by RFC 1123 and then mandated by RFC 2822.

Необходимый инструмент и материалы

Для строительства поддона потребуются следующие материалы и инструментарий:

• правило;
• рулетка;
• нож строительный;
• кусачки;
• строительный уровень;
• мастерок;
• шпатель обыкновенный и шпатель зубчатый;
• зубило;
• пластиковые трубы (отводная труба слива);
• канализационный трап (горловина слива);
• деревянные чурки (подставки);
• бетонная стяжка (сухая смесь);
• пленка или кусок рубероида;
• облицовочный силикатный или красный кирпич;
• гидроизоляционный состав (Файберпул, Декопроф);

• плиточный клей ЕК-1000 и ЕК-6000;

• резиновый мастерок для плиточного клея;
• наждачная бумага;

• мозаика и керамическая плитка водостойких марок;

• затирка для плитки;

• цемент.

Добавляем потоки в таймер

Пер­вое, что нам нуж­но сде­лать, — выне­сти код таймера-напоминания в отдель­ную функ­цию, что­бы создать с ней поток. Для это­го исполь­зу­ем коман­ду def:

Теперь сде­ла­ем новый поток, в кото­рый отпра­вим выпол­нять­ся нашу новую функ­цию. Так как аргу­мен­тов у нас нет, то и аргу­мен­ты пере­да­вать не будем, а напи­шем args=().

# Создаём новый поток

th = Thread(target=remind, args=())

# И запускаем его

th.start()

Нам оста­лось убе­дить­ся в том, что пока поток рабо­та­ет, мы можем выпол­нять в про­грам­ме что-то ещё и наше засы­па­ние в пото­ке на это не повли­я­ет. Для это­го мы через 20 секунд после запус­ка выве­дем сооб­ще­ние на экран. За 20 секунд поль­зо­ва­тель успе­ет вве­сти напо­ми­на­ние и вре­мя, после чего тай­мер уйдёт в новый поток и там уснёт на нуж­ное коли­че­ство минут. Но это не поме­ша­ет рабо­те основ­ной про­грам­мы — она тоже будет выпол­нять свои коман­ды парал­лель­но с потоком.

# Пока работает поток, выведем что-то на экран через 20 секунд после запуска

time.sleep(20)

print(«Пока поток работает, мы можем сделать что-нибудь ещё.\n»)

Резуль­тат:

Готовый код

Зачем обновлять биос?

Получение текущего времени

Чтобы преобразовать момент времени из секунд, начиная с значения эпохи с плавающей запятой, в кортеж времени, передайте значение с плавающей точкой функции (например, localtime), которая возвращает кортеж времени со всеми действительными девятью элементами.

#!/usr/bin/python3
import time

localtime = time.localtime(time.time())
print ("Local current time :", localtime)

Это приведет к следующему результату, который может быть отформатирован в любой другой презентабельной форме —

Local current time : time.struct_time(tm_year = 2016, tm_mon = 2, tm_mday = 15, 
   tm_hour = 9, tm_min = 29, tm_sec = 2, tm_wday = 0, tm_yday = 46, tm_isdst = 0)

What is TimeTuple?

Many of Python’s time functions handle time as a tuple of 9 numbers, as shown below −

Index	Field	Values
4-digit year	2008
1	Month	1 to 12
2	Day	1 to 31
3	Hour	0 to 23
4	Minute	0 to 59
5	Second	0 to 61 (60 or 61 are leap-seconds)
6	Day of Week	0 to 6 (0 is Monday)
7	Day of year	1 to 366 (Julian day)
8	Daylight savings	-1, 0, 1, -1 means library determines DST

The above tuple is equivalent to struct_time structure. This structure has following attributes −

Index	Attributes	Values
tm_year	2008
1	tm_mon	1 to 12
2	tm_mday	1 to 31
3	tm_hour	0 to 23
4	tm_min	0 to 59
5	tm_sec	0 to 61 (60 or 61 are leap-seconds)
6	tm_wday	0 to 6 (0 is Monday)
7	tm_yday	1 to 366 (Julian day)
8	tm_isdst	-1, 0, 1, -1 means library determines DST

Сокращение ссылок Телеграмм: что это и как сделать?

Импортируйте модуль потоковой передачи.

Для создания потока мы будем использовать модуль .

import threading

Модуль передачи состоит из класса который создается для создания потока.

Поток может быть создан путем создания объекта класса Thread. Аргументы для этого класса следующие:

1. target: здесь указывается функция, которая будет вызываться потоком. Эта функция представляет собой вызываемый объект, вызываемый методом потока.
2. args: Здесь мы указываем аргументы функции.

def print_hi(num): 
    print("Hi, you are customer ",num)

t1 = threading.Thread(target=print_square, args=(10,))

Приведенный выше фрагмент кода вызывает вызываемую как параметр. У этой функции есть один параметр, а именно который указывается с помощью .

Способы реализации параллельных вычислений в программах на Python.

Что такое параллелизм?

Параллелизм дает возможность работать над несколькими вычислениями одновременно в одной программе. Такого поведения в Python можно добиться несколькими способами:

• Используя многопоточность ||, позволяя нескольким потокам работать по очереди.
• Используя многопроцессорность ||. Делать сразу несколько вычислений, используя несколько ядер процессора. Это и называется параллелизмом.
• Используя асинхронный ввод-вывод с модулем . Запуская какую то задачу, продолжать делать другие вычисления, вместо ожидания ответа от сетевого подключения или от операций чтения/записи.

Разница между потоками и процессами.

Поток — это независимая последовательность выполнения каких то вычислений. Поток делит выделенную память ядру процессора, а так же его процессорное время со всеми другими потоками, которые создаются программой в рамках одного ядра процессора. Программы на языке Python имеют, по умолчанию, один основной поток. Можно создать их больше и позволить Python переключаться между ними. Это переключение происходит очень быстро и кажется, что они работают параллельно.

Понятие процесс в — представляет собой так же независимую последовательность выполнения вычислений. В отличие от потоков , процесс имеет собственное ядро и следовательно выделенную ему память, которое не используется совместно с другими процессами. Процесс может клонировать себя, создавая два или более экземпляра в одном ядре процессора.

Асинхронный ввод-вывод не является ни потоковым (), ни многопроцессорным (). По сути, это однопоточная, однопроцессная парадигма и не относится к параллельным вычислениям.

У Python есть одна особенность, которая усложняет параллельное выполнение кода. Она называется GIL, сокращенно от Global Interpreter Lock. GIL гарантирует, что в любой момент времени работает только один поток. Из этого следует, что с потоками невозможно использовать несколько ядер процессора.

GIL был введен в Python потому, что управление памятью CPython не является потокобезопасным. Имея такую блокировку Python может быть уверен, что никогда не будет условий гонки.

Что такое условия гонки и потокобезопасность?

• Состояние гонки возникает, когда несколько потоков могут одновременно получать доступ к общей структуре данных или местоположению в памяти и изменять их, в следствии чего могут произойти непредсказуемые вещи…

  Пример из жизни: если два пользователя одновременно редактируют один и тот же документ онлайн и второй пользователь сохранит данные в базу, то перезапишет работу первого пользователя. Чтобы избежать условий гонки, необходимо заставить второго пользователя ждать, пока первый закончит работу с документом и только после этого разрешить второму пользователю открыть и начать редактировать документ.

• Потокобезопасность работает путем создания копии локального хранилища в каждом потоке, чтобы данные не сталкивались с другим потоком.

Алгоритм планирования доступа потоков к общим данным.

Как уже говорилось, потоки используют одну и ту же выделенную память. Когда несколько потоков работают одновременно, то нельзя угадать порядок, в котором потоки будут обращаются к общим данным. Результат доступа к совместно используемым данным зависит от алгоритма планирования. который решает, какой поток и когда запускать. Если такого алгоритма нет, то конечные данные могут быть не такими как ожидаешь.

Например, есть общая переменная . Теперь предположим, что есть два потока, и . Они выполняют следующие операции:

a = 2

# функция 1 потока
def thread_one():
    global a
    a = a + 2

# функция 2 потока
def thread_two():
    global a
    a = a * 3

Если поток получит доступ к общей переменной первым и вторым, то результат будет 12:

1. 2 + 2 = 4;
2. 4 * 3 = 12.

или наоборот, сначала запустится , а затем , то мы получим другой результат:

1. 2 * 3 = 6;
2. 6 + 2 = 8.

Таким образом очевидно, что порядок выполнения операций потоками имеет значение

Без алгоритмов планирования доступа потоков к общим данным такие ошибки очень трудно найти и произвести отладку. Кроме того, они, как правило, происходят случайным образом, вызывая беспорядочное и непредсказуемое поведение.

Есть еще худший вариант развития событий, который может произойти без встроенной в Python блокировки потоков GIL . Например, если оба потока начинают читать глобальную переменную одновременно… Оба потока увидят, что , а дальше, в зависимости от того какой поток произведет вычисления последним, в конечном итоге и будет равна переменная (4 или 6). Не то, что ожидалось!

Приемы использования модуля datetime.

В этом разделе представлены частые приемы работы с объектом даты и времени .

• ,
• ,
• ,
• .
• ,
• ,
• .
• ,

Получаем текущее время и дату.

>>> import datetime
>>> dt = datetime.datetime.today()
>>> dt
# datetime.datetime(2020, 5, 5, 14, 56, 40, 902733)

# получаем отдельные компоненты
# даты 
>>> print(dt.year, dt.month, dt.day)
# 2020 5 5

# времени
>>> print(dt.hour, dt.minute, dt.second)
# 14 56 40

# Получаем объект даты
>>> dt.date()
# atetime.date(2020, 5, 5)

# Получаем объект времени
>>> dt.time()
# datetime.time(14, 56, 40, 902733)

Преобразуем объект в секунды ():

Задача: имеем объект , необходимо его преобразовать в секунды ().

>>> import datetime

# Для преобразования получим объект `datetime`, 
# содержащий дату и время в настоящий момент
>>> dt = datetime.datetime.now()
>>> dt  
# datetime.datetime(2020, 5, 6, 13, 52, 5, 208688)

# теперь получаем из `datetime` секунды - `timestamp` 
>>> second = dt.timestamp()
>>> second
# 1588762325.208688

# можно быстрее, одной строкой
>>> second = datetime.datetime.now().timestamp()
# 1588762325.208688

# если не нужны доли секунд, то 
# преобразуем в тип int
>>> int(second)
# 1588762325

Преобразуем время в секундах () в объект :

Задача: имеем время в секундах, необходимо из секунд получить объект , что бы потом что-то сделать.

>>> import datetime

# имеем время в секундах
second = 1588762325

# преобразовываем секунды в объект 'datetime'
# его же методом '.timestamp()'
>>> dt = datetime.datetime.fromtimestamp(second)
>>> dt
# datetime.datetime(2020, 5, 6, 13, 52, 5)

# дальше работаем как с объектом 
# получаем строку 
>>> dt.strfptint('%d.%m.%Y %H:%M')
# '06.05.2020 13:52'

# через сколько новый год
>>> future_dt = datetime.datetime.strptime('01.01.2021', '%d.%m.%Y')
>>> delta = future_dt - dt
# через дней
>>> delta.days
# 239

# секунд
>>> delta.seconds
# 36475

# месяцев
>>> 239 // 30
# 7

Получить объект из отдельных объектов и :

>>> import datetime 
# дата
>>> date = datetime.date.today()
# время
>>> time = datetime.time(23, 55)
# интервал
>>> delta = datetime.timedelta(minutes=30)
# соединяем все вместе
>>> datetime.datetime.combine(date, time) + delta
# datetime.datetime(2020, 5, 6, 0, 25)

Форматирование вывода строки c датой и временем:

Полный список директив форматирования смотрите в разделе «Коды форматирования и модуля «.

>>> import datetime
>>> dt = datetime.datetime.now()
>>> dt.strftime('%H:%M - %m.%d.%Y года')
# '09:56 - 05.06.2020 года'
>>> dt.strftime('%H часов %M минут %m.%d.%Y года')
# '09 часов 56 минут 05.06.2020 года'
>>> dt.strftime('%m/%d/%y')
# '05/06/20'
>>> dt.strftime('%Y-%m-%d')
# '2020-05-06'

# форматирование даты при помощи функции format()
>>> 'The {1} is {0:%d}, the {2} is {0:%B}, the {3} is {0:%I:%M%p}.' \
                               .format(dt, "day", "month", "time")
'The day is 06, the month is May, the time is 01:52PM.'

Преобразование строки с датой и временем в объект :

Полный список директив форматирования смотрите в разделе «Коды форматирования и модуля «.

>>> import datetime
>>> date_str = 'Fri, 24 Apr 2021 16:22:54 +0000'
>>> format = '%a, %d %b %Y %H:%M:%S +0000'
>>> datetime.datetime.strptime(date_str, format)
# datetime.datetime(2021, 4, 24, 16, 22, 54)

>>> date_str = '24.12.2020 16:22'
>>> format = '%d.%m.%Y %H:%M'
>>> datetime.datetime.strptime(date_str, format)
# datetime.datetime(2020, 12, 24, 16, 22)

Сложение и вычитание даты и времени:

При вычитании дат получается объект продолжительности —

Подсчет дней до события.

>>> import datetime
>>> today = datetime.datetime.now()
>>> date = datetime.datetime(2020, 12, 6)
>>> delta = date - today
>>> delta.days
# 213

Подсчет дней прошедших с события.

>>> import datetime
>>> date = datetime.datetime(2019, 12, 31)
>>> today = datetime.datetime.now()
>>> delta = today - date
>>> delta.days
# 127

Узнать дату и время предстоящего или прошедшего события.

>>> import datetime
>>> today = datetime.datetime.now()

# узнаем, какая дата будет через 3 недели и 5 дней 
>>> delta = datetime.timedelta(weeks=3, days=5)
>>> date = today + delta
>>> date.day, date.month, date.year
# (1, 6, 2020)

# узнаем, какая дата была 100 дней назад
>>> delta = datetime.timedelta(days=100)
>>> date = today - delta
>>> date.day, date.month, date.year
# (27, 1, 2020)

# узнаем, сколько время будет через 1 час 30 минут и 45 секунд
>>> delta = datetime.timedelta(hours=1, minutes=30, seconds=45)
>>> date = today + delta
>>> date.hour, date.minute, date.second
# (16, 18, 15)

Сравнение объектов :

• datetime1 считается меньше datetime2, когда datetime1 предшествует datetime2 во времени
• При сравнении c параметром не равным с , у которого параметром вызывается .
• При сравнений на равенство c параметром не равным никогда не будут равен , у которого параметром .

Python timeit — интерфейс командной строки

Интерфейс командной строки очень похож на интерфейс запуска программы Python.

Вам необходимо импортировать внешний модуль с помощью опции -m и применить его к вашему коду.

python -m timeit 'print("Hello from AskPython")'

Это запустит фрагмент, переданный в виде строки, с использованием .

По умолчанию это будет запускать код 1 миллион раз в Linux и 20 миллионов раз в Windows и измерять лучшее время среди этих значений. Ниже приведены результаты моей системы Linux.

Обратите внимание, что если у вас уже есть цикл for в вашем фрагменте, модуль гарантирует, что общее количество итераций близко к 1 миллиону, поэтому весь ваш цикл не будет выполняться 1 миллион раз

Мы также можем использовать через интерпретатор Python и импортировать его, используя:

import timeit

Чтобы узнать время выполнения, передайте код в виде строки в .

execution_time = timeit.timeit(code, number)

Мы можем контролировать количество итераций с помощью параметра .

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
0.19053685299877543
>>> timeit.timeit('"-".join()', number=10000)
0.172546762998536
>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
0.13625987299747067
>>> 

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)

datetime.date Class

You can instantiate objects from the class. A date object represents a date (year, month and day).

Example 3: Date object to represent a date

When you run the program, the output will be:

2019-04-13

If you are wondering, in the above example is a constructor of the class. The constructor takes three arguments: year, month and day.

The variable a is a object.

We can only import class from the module. Here’s how:

Example 5: Get date from a timestamp

We can also create objects from a timestamp. A Unix timestamp is the number of seconds between a particular date and January 1, 1970 at UTC. You can convert a timestamp to date using method.

When you run the program, the output will be:

Date = 2012-01-11

Python Interface¶

The module defines three convenience functions and a public class:

(stmt=’pass’, setup=’pass’, timer=<default timer>, number=1000000, globals=None)

Create a instance with the given statement, setup code and
timer function and run its method with number executions.
The optional globals argument specifies a namespace in which to execute the
code.

Changed in version 3.5: The optional globals parameter was added.

(stmt=’pass’, setup=’pass’, timer=<default timer>, repeat=5, number=1000000, globals=None)

Create a instance with the given statement, setup code and
timer function and run its method with the given repeat
count and number executions. The optional globals argument specifies a
namespace in which to execute the code.

Changed in version 3.5: The optional globals parameter was added.

Changed in version 3.7: Default value of repeat changed from 3 to 5.

()

The default timer, which is always .

Changed in version 3.3: is now the default timer.

Многопоточность на Python

За пото­ки в Python отве­ча­ет модуль threading, а сам поток мож­но создать с помо­щью клас­са Thread из это­го моду­ля. Под­клю­ча­ет­ся он так:

from threading import Thread

После это­го с помо­щью функ­ции Thread() мы смо­жем создать столь­ко пото­ков, сколь­ко нам нуж­но. Логи­ка рабо­ты такая:

1. Под­клю­ча­ем нуж­ный модуль и класс Thread.
2. Пишем функ­ции, кото­рые нам нуж­но выпол­нять в потоках.
3. Созда­ём новую пере­мен­ную — поток, и пере­да­ём в неё назва­ние функ­ции и её аргу­мен­ты. Один поток = одна функ­ция на входе.
4. Дела­ем так столь­ко пото­ков, сколь­ко тре­бу­ет логи­ка программы.
5. Пото­ки сами сле­дят за тем, закон­чи­лась в них функ­ция или нет. Пока рабо­та­ет функ­ция — рабо­та­ет и поток.
6. Всё это рабо­та­ет парал­лель­но и (в тео­рии) не меша­ет друг другу.

Для иллю­стра­ции запу­стим такой код:

А вот как выгля­дит резуль­тат. Обра­ти­те вни­ма­ние — пото­ки про­сы­па­ют­ся не в той после­до­ва­тель­но­сти, как мы их запу­сти­ли, а в той, в какой их выпол­нил про­цес­сор. Ино­гда это может поме­шать рабо­те про­грам­мы, но про это мы пого­во­рим отдель­но в дру­гой статье.

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.

Связанные темы и праздники

time.struct_time Class

Several functions in the module such as , etc. either take object as an argument or return it.

Here’s an example of object.

time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=27, 
                    tm_hour=6, tm_min=35, tm_sec=17, 
                    tm_wday=3, tm_yday=361, tm_isdst=0)

Index	Attribute	Values
	0000, …., 2018, …, 9999
1		1, 2, …, 12
2		1, 2, …, 31
3		0, 1, …, 23
4		0, 1, …, 59
5		0, 1, …, 61
6		0, 1, …, 6; Monday is 0
7		1, 2, …, 366
8		0, 1 or -1

The values (elements) of the object are accessible using both indices and attributes.

Python time.localtime()

The function takes the number of seconds passed since epoch as an argument and returns in local time.

When you run the program, the output will be something like:

result: 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)

year: 2018
tm_hour: 15

If no argument or is passed to , the value returned by is used.

Python time.gmtime()

The function takes the number of seconds passed since epoch as an argument and returns in UTC.

When you run the program, the output will be:

result = time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=28, tm_hour=8, tm_min=44, tm_sec=4, tm_wday=4, tm_yday=362, tm_isdst=0)

year = 2018
tm_hour = 8

If no argument or is passed to , the value returned by is used.

Python time.mktime()

The function takes (or a tuple containing 9 elements corresponding to ) as an argument and returns the seconds passed since epoch in local time. Basically, it’s the inverse function of .

The example below shows how and are related.

When you run the program, the output will be something like:

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

Python time.asctime()

The function takes (or a tuple containing 9 elements corresponding to ) as an argument and returns a string representing it. Here’s an example:

When you run the program, the output will be:

Result: Fri Dec 28 08:44:04 2018

Python time.strftime()

The function takes (or tuple corresponding to it) as an argument and returns a string representing it based on the format code used. For example,

When you run the program, the output will be something like:

12/28/2018, 09:47:41

Here, , , , etc. are format codes.

• — year
• — month
• — day
• — hour [00, 01, …, 22, 23
• — minutes 
• — second

To learn more, visit: .

Python time.strptime()

The function parses a string representing time and returns .

When you run the program, the output will be:

time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=6, tm_mday=21, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=172, tm_isdst=-1)

datetime.timedelta

Объект datetime.timedelta отображает длительность времени. Другими словами, это разница между двумя датами или временными отметками. Давайте взглянем на наглядный пример:

Python

import datetime

# Значение: datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 18, 51, 980187)
now = datetime.datetime.now()

then = datetime.datetime(2017, 2, 26)

# Кол-во времени между датами.
delta = now — then

print(delta.days) # 38
print(delta.seconds) # 1131

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

importdatetime   # Значение: datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 18, 51, 980187) now=datetime.datetime.now() then=datetime.datetime(2017,2,26)   # Кол-во времени между датами. delta=now-then print(delta.days)# 38 print(delta.seconds)# 1131

Мы создали два объекта datetime. Один указывает на сегодняшний день, второй – на прошедшую неделю. После этого, мы берем разницу между ними. Это возвращает объект timedelta, который мы можем далее использовать, чтобы выяснить, сколько прошло дней или секунд, между этими двумя датами. Если вам нужно узнать количество часов или минут между двумя датами, вам понадобится немножко математики, чтобы выяснить это. Давайте взглянем на проверенный способ:

Python

seconds = delta.total_seconds()
hours = seconds // 3600

print(hours) # 186.0

minutes = (seconds % 3600) // 60
print(minutes) # 13.0

1 2 3 4 5 6 7

seconds=delta.total_seconds() hours=seconds3600 print(hours)# 186.0 minutes=(seconds%3600)60 print(minutes)# 13.0

Отсюда мы узнаем, что в неделе 186 часов и 13 минут

Обратите внимание на то, что мы используем двойную косую черту в качестве нашего оператора деления, также известного как floor division. Теперь мы готовы к тому, чтобы узнать больше о модуле time Python