python根据时间戳获取时分秒

  时间戳可简单理解为自1970/01/01/ 00:00:00 到现在经过的秒数，如果要计算日期运算，因为涉及到润年，一般使用语言自带的库实现比较简单和高效。但如果只是取时间即时分秒，完全可以不用依赖库，通过模运算和取整运算的方式实现，并且性能比内部库函数效率更高。

运行结果,100万次

1000万次

性能快了接近200%，如果有涉及到大数据分析场景，百万甚至千万级别次的调用时，该算法还是有意义的

比如采样率为22050，音频文件有36s，那么x为长度为2205036=793800的float。

用到了python库 Spleeter

抽象地了解下原理吧

参考文章是这篇：Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models

原理文章是这篇 SINGING VOICE SEPARATION: A STUDY ON TRAINING DATA

粗略扫了一眼，原理主要是用U-Net进行分割，然后这个Python工具主要是利用了一个pre-trained的model。

参考链接：机器之心的一篇文章

纵轴表示频率（从0到10kHz），横轴表示剪辑的时间。由于我们看到所有动作都发生在频谱的底部，我们可以将频率轴转换为对数轴。

可以对频率取对数。

感觉这个参数蛮有意思的

整个频谱被投影到12个区间，代表音乐八度音的12个不同的半音（或色度）， librosafeaturechroma_stft 用于计算。

先对音频进行短时傅里叶变换

其中每行存储一个窗口的STFT，大小为10251551

这里要注意理解怎么基于stft的结果来画频谱图

没太了解，感觉就大概知道有这么个量可以用到就行。

librosafeaturespectral_centroid 计算信号中每帧的光谱质心：

1 先理解连续傅里叶变换

2 再理解离散傅里叶变换

对连续函数进行离散采样

3 最后进入短时傅里叶变换

是先把一个函数和窗函数进行相乘，然后再进行一维的傅里叶变换。并通过窗函数的滑动得到一系列的傅里叶变换结果，将这些结果竖着排开得到一个二维的表象。

import datetime as dt

now_time = str(dtdatetimenow()strftime('%F %T'))

with open('xxxxtxt','w') as t:

twrite(now_time)

缩进你调一下，这不好确定缩进“xxxxtxt”是你的文件，需要跟你的Python代码文件在一个文件夹，否则前面要写绝对路径。%f表示年月日，%t表示后面的时间。

python中要把字符串转换成日期格式需要使用time模块中的strptime函数，例子如下： import timet = timestrptime('2016-05-09 21:09:30', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')print(t)执行结果如下： timestruct_time(tm_year=2016, tm_mon=5, tm_mday=9,

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