时间戳相关知识
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PHP时间戳函数PHP语言中的函数有许多种,各种应用方式不同,实现的功能也不尽相同。我们在本文种为大家总结了PHP时间戳函数,希望能作为参考学习对象。探讨PHP动态图像创建技巧PHP获取随机数经验之谈如何正确运用PHP随机数类探讨PHP函数mt_srand使用技巧分享PHP加密扩展库Mcrypt安装及应用技巧一,PHP时间戳函数获取指定日期的unix时间戳 strtotime(”2009-1-22″) 示例如下:echo strtotime(”2009-1-22″) 结果:1232553600说明:返回2009年1月22日0点0分0秒时间戳二,PHP时间戳函数获取英文文本日期时间 示例如下:便于比较,使用date将当时间戳与指定时间戳转换成系统时间(1)打印明天此时的时间戳strtotime(”+1 day”)当前时间:echo date(”Y-m-d H:i:s”,time()) 结果:2009-01-22 09:40:25指定时间:echo date(”Y-m-d H:i:s”,strtotime(”+1
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php日期转时间戳,指定日期转换成时间戳UNIX时间戳和格式化日期是我们常打交道的两个时间表示形式,Unix时间戳存储、处理方便,但是不直观,格式化日期直观,但是处理起来不如Unix时间戳那么自如,所以有的时候需要互相转换,下面给出PHP日期转时间戳、MySQL日期转换函数互相转换的几种转换方式写过PHP+MySQL的程序员都知道有时间差,UNIX时间戳和格式化日期是我们常打交道的两个时间表示形式,Unix时间戳存储、处理方便,但是不直观,格式化日期直观,但是处理起来不如Unix时间戳那么自如,所以有的时候需要互相转换,下面给出互相转换的几种转换方式。 一、在MySQL中完成 这种方式在MySQL查询语句中转换,优点是不占用PHP解析器的解析时间,速度快,缺点是只能用在数据库查询中,有局限性。 1. UNIX时间戳转换为日期用函数: FROM_UNIXTIME() 一般形式:select FROM_UNIXTIME(1156219870); 2. 日期转换为UNIX时间戳用函数: UNIX_TIMESTAMP() 一般形式:Se
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PHP时间戳 strtotime()使用方法和技巧在php中我想要获取时间戳有多种方法,最常用的就是使用time函数与strtotime()函数把日期转换成时间戳了,下面我来给大家分享一下时间戳函数 strtotime用法。获取指定的年月日转化为时间戳:pHP时间戳函数获取指定日期的unix时间戳 strtotime('2012-12-7')示例如下: 代码如下:<?php echo strtotime('2012-12-7'); //结果:1354838400 ?>说明:返回2012年12月7日0点0分0秒时间戳。 将当前年月日转化为时间戳:PHP时间戳函数获取当前日期的unix时间戳,示例如下: 代码如下:<?php echo $time=intval(time()); ?>明:返回当前时间 年月日时分秒的时间戳。将时间戳转化为年月日: 代码如下:<?php echo date("Y-m-d H:i:s",intval(
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- 2. 时间戳 时间戳表示特定的时间点,在 Pandas 中的提供了时间戳数据类型 Timestamp 。
- 1.1 获取时间戳 当实例化时没有传递参数给 Date 的时候,则表示创建的对象为实例化时刻的时间。使用 getTime 即可获取时间戳。var date = new Date();var timestamp = date.getTime();console.log(timestamp); // 输出当前时间的时间戳部分开发者会利用隐式转换的规则来获取时间戳。var date = new Date();var timestamp = +date;console.log(timestamp); // 输出当前时间的时间戳也可以通过 valueOf 来获取时间戳。var date = new Date();var timestamp = date.valueOf();console.log(timestamp); // 还是输出当前时间的时间戳推荐使用 getTime 方法来获取时间戳,以便他人阅读代码以及避免不必要的问题。
- 1.6 生成时间戳 使用to_i获取时间戳(以UTC(世界标准时间)为单位的秒数)。实例:Time.now.to_i# 1586448495
- 2.3 时间戳索引 上面我讲到的时间戳,在放到数据集中,我们可以将其作为时间戳索引,便于我们在时间基础上对数据的处理和分析,时间戳作为索引序列对应的对应的类型是 DatetimeIndex ,它可以用于 Series 和 DataFrame 的数据集中。下面我们通过构造一组 Series 数据,来进行演示创建时间索引 DatetimeIndex 和时间索引数据的查找特点:# 导入 pandas 数据包import pandas as pddf_data=pd.Series([786,890,977,912,825,586], index=['2017-04-12','2017-05-17','2018-04-12','2020-05-16','2018-05-12','2020-04-12'])print(df_data)# --- 输出结果 ---2017-04-12 7862017-05-17 8902018-04-12 9772020-05-16 9122018-05-12 8252020-04-12 586dtype: int64输出解析:这里看到我们的数据索引是一组年月日的数据格式,但他们的数据类型并不是时间序列,而是字符串。这里我们要用到 DatetimeIndex () 函数将一组数据转换为时间戳索引:# 通过 DatetimeIndex() 函数 转换为时间戳索引index_date=pd.DatetimeIndex(['2017-04-12','2017-05-17','2018-04-12','2020-05-16', '2018-05-12','2020-04-12'])df_data=pd.Series([786,890,977,912,825,586],index=index_date)print(df_data)# --- 输出结果 ---2017-04-12 7862017-05-17 8902018-04-12 9772020-05-16 9122018-05-12 8252020-04-12 586dtype: int64# 结果解析:在输出结果上和之前没有什么区别,但这里我们能方便的对数据的时间索引进行查找操作,可以直接获得某一年的数据:print(df_data['2017'])# --- 输出结果 ---2017-04-12 7862017-05-17 890dtype: int64除了上面通过 DatetimeIndex () 函数创建时间戳索引,我们还可以通过 date_range () 函数来生成时间戳索引,具体操作如下:# 导入 pandas 数据包import pandas as pdindex_date=pd.date_range(start="2020-12-20 01:00:00",end="2020-12-20 12:00:00",freq="2H")series_data=pd.Series([786,890,977,912,825,586],index=index_date)print(series_data)# --- 输出结果 ---2020-12-20 01:00:00 7862020-12-20 03:00:00 8902020-12-20 05:00:00 9772020-12-20 07:00:00 9122020-12-20 09:00:00 8252020-12-20 11:00:00 586Freq: 2H, dtype: int64
- 2.3 时间戳字符串 这里并不是指字符串形式的 Unix 时间戳 ,而是符合 IETF-compliant RFC 2822 timestamps 或 version of ISO8601 标准的时间字符串。实际上只要能被 Date.parse 正确解析成时间戳的字符串,都可以作为参数传递过去。var timestamp = Date.parse('2020/02/02 11:22:33');var date1 = new Date(timestamp);var date2 = new Date('2020/02/02 11:22:33');
- 2.2 Unix 时间戳 这个方式与第一种不传递参数的方式是最常用的两种。应用场景大部分为从服务端获取数据后,对时间戳进行格式化显示。var data = { _id: '', createdAt: 1482632382582, content: '' };var date = new Date(data.createdAt);var YYYY = date.getFullYear();var MM = date.getMonth() + 1;var DD = date.getDate();var hh = date.getHours();var mm = date.getMinutes();var ss = date.getSeconds();console.log([YYYY, '/', MM, '/', DD, ' ', hh, ':', mm, ':', ss].join(''));// 输出:2016/12/25 10:19:42
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