如下,可以获得当天格式化输出的年月日,或者时间戳
from datetime import datetimeimport time
now = datetimenow()date()
#获取到当天的年月日
print now
now_time_stamps = timemktime(nowtimetuple())
#将当天年月日转化为时间戳
print now_time_stamps
python 获取日期我们需要用到time模块,比如timestrftime方法
timestrftime('%Y-%m-%d',timelocaltime(timetime()))
最后用timestrftime()方法,把刚才的一大串信息格式化成我们想要的东西,现在的结果是:
2013-03-31
timestrftime里面有很多参数,可以让你能够更随意的输出自己想要的东西:
下面是timestrftime的参数:
strftime(format[, tuple]) -> string
将指定的struct_time(默认为当前时间),根据指定的格式化字符串输出
python中时间日期格式化符号:
%y 两位数的年份表示(00-99)
%Y 四位数的年份表示(000-9999)
%m 月份(01-12)
%d 月内中的一天(0-31)
%H 24小时制小时数(0-23)
%I 12小时制小时数(01-12)
%M 分钟数(00=59)
%S 秒(00-59)
%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天(001-366)
%p 本地AM或PM的等价符
%U 一年中的星期数(00-53)星期天为星期的开始
%w 星期(0-6),星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身
是一种非常有用的技术,它可以帮助我们从一系列文本中提取出有用的信息。它有助于我们节省大量的时间和精力,而不是用人工方式提取所需要的信息。它的主要原理是,分析文本的语法或语义内容,以获取意义,从而提取有用的信息。
通常可以分为数据抽取、信息抽取和知识抽取三个步骤。在数据抽取中,Python程序会根据提供的文本格式进行解析,以提取相关的数据。在信息抽取中,Python程序会根据语义规则从文本中提取出有用的信息,从而得到更有价值的内容。最后,在知识抽取中,Python程序会使用机器学习技术,从文本中提取出更多的有用信息,为机器人提供更加准确的知识。
的优势在于,它可以根据文本内容自动提取出有用的信息,从而为人们提供有价值的内容。它可以有效地提升文本分析的效率,节省大量的时间和精力。此外,还可以为机器人提供更准确的知识,帮助它们能够更好地理解人类的语言和文本。
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