我需要将字符串转换为日期时间对象以及小数秒。我遇到了各种问题。通常，我会这样做:>>>datetime.datetime.strptime(val,"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f")但是错误和旧文档告诉我python2.5的strptime没有%f...进一步调查，AppEngine的数据存储似乎不喜欢小数秒。在编辑数据存储实体时，尝试将.5添加到日期时间字段时出现以下错误:ValueError:unconverteddataremains:.5我怀疑不支持小数秒...所以这只是在数据存储查看器上，对吧？有没有人绕过这个问题？我想使用native日期时间对象...我不想存储

我的基于Python的Web服务器需要使用客户端的时区执行一些日期操作，由其UTC偏移量表示。如何构造一个以指定的UTC偏移量作为时区的日期时间对象？ 最佳答案 使用dateutil:>>>importdatetime>>>importdateutil.tz>>>datetime.datetime(2013,9,11,0,17,tzinfo=dateutil.tz.tzoffset(None,9*60*60))datetime.datetime(2013,9,11,0,17,tzinfo=tzoffset(None,32400))>

我的基于Python的Web服务器需要使用客户端的时区执行一些日期操作，由其UTC偏移量表示。如何构造一个以指定的UTC偏移量作为时区的日期时间对象？ 最佳答案 使用dateutil:>>>importdatetime>>>importdateutil.tz>>>datetime.datetime(2013,9,11,0,17,tzinfo=dateutil.tz.tzoffset(None,9*60*60))datetime.datetime(2013,9,11,0,17,tzinfo=tzoffset(None,32400))>

我有一个文本文件，其中包含很多等格式的日期时间字符串。字符串类似于:'2009-02-1016:06:52.598800'这些字符串是使用str(datetime_object)生成的。问题是，出于某种原因，str(datetime_object)在datetime对象将微秒设置为零并且某些字符串如下所示时生成不同的格式:'2009-02-1016:06:52'我如何解析这些字符串并将它们转换成datetimeobject？获取对象中的所有数据非常重要，包括微秒。注意:我必须使用Python2.5，用于微秒的格式指令%f在2.5中不存在。 最佳答案

我有一个文本文件，其中包含很多等格式的日期时间字符串。字符串类似于:'2009-02-1016:06:52.598800'这些字符串是使用str(datetime_object)生成的。问题是，出于某种原因，str(datetime_object)在datetime对象将微秒设置为零并且某些字符串如下所示时生成不同的格式:'2009-02-1016:06:52'我如何解析这些字符串并将它们转换成datetimeobject？获取对象中的所有数据非常重要，包括微秒。注意:我必须使用Python2.5，用于微秒的格式指令%f在2.5中不存在。 最佳答案

自从在我的网站上发布了一篇文章后，我正在尝试设置一些巧妙的日期(“秒后、小时后、周后等。”)并且我正在使用datetime.timedeltautcnow和utcdated之间的差异存储在数据库中以供发布。看起来，根据文档，我必须使用days属性和seconds属性来获得我想要的精美日期字符串。我不能在任何我想要的时间单位内获取整个差值的值吗？我错过了什么吗？如果我能在几秒钟内得到全部差异，那就太完美了。 最佳答案 看来Python2.7引入了一个total_seconds()方法，这正是您要找的，我相信!

自从在我的网站上发布了一篇文章后，我正在尝试设置一些巧妙的日期(“秒后、小时后、周后等。”)并且我正在使用datetime.timedeltautcnow和utcdated之间的差异存储在数据库中以供发布。看起来，根据文档，我必须使用days属性和seconds属性来获得我想要的精美日期字符串。我不能在任何我想要的时间单位内获取整个差值的值吗？我错过了什么吗？如果我能在几秒钟内得到全部差异，那就太完美了。 最佳答案 看来Python2.7引入了一个total_seconds()方法，这正是您要找的，我相信!

比如说，我有一个datetime:given_time=datetime(2013,10,8,0,0,33,945109,tzinfo=psycopg2.tz.FixedOffsetTimezone(offset=60,name=None))我想把它转换成np.datetime64:np.datetime64(given_time)>numpy.datetime64('2013-10-08T00:00:33.945109+0100')效果很好。但是，如果我有一个given_time数组:given_times=np.array([given_time]*3)#dtypeisobject

比如说，我有一个datetime:given_time=datetime(2013,10,8,0,0,33,945109,tzinfo=psycopg2.tz.FixedOffsetTimezone(offset=60,name=None))我想把它转换成np.datetime64:np.datetime64(given_time)>numpy.datetime64('2013-10-08T00:00:33.945109+0100')效果很好。但是，如果我有一个given_time数组:given_times=np.array([given_time]*3)#dtypeisobject

我有一系列带有时间戳且间隔不规则的测量值。这些系列中的值始终代表测量的变化——即没有变化就没有新值。此类系列的一个简单示例是:23:00:00.1001023:00:01.200823:00:01.600023:00:06.3004我想要达到的是一系列等间隔的时间加权平均值。对于给定的示例，我可能会以基于秒的频率为目标，因此结果如下所示:23:00:01NaN(thefirst100msaremissing)23:00:025.2(10*0.2+8*0.4+0*0.4)23:00:03023:00:04023:00:05023:00:062.8(0*0.3+4*0.7)我正在寻找解决该