ฉันจะแยกวิเคราะห์ '2020-07-30T20: 40: 33.1000000Z' โดยใช้ datetime.strptime ได้อย่างไร
Aug 17 2020
ฉันพยายามแยกวิเคราะห์และแปลง "2020-07-30T20: 40: 33.1000000Z" ใน Python:
from datetime import datetime
Data = [{'id': 'XXXXXXXXXXXXX', 'number': 3, 'externalId': '0000', 'dateCreated': '2020-07-30T20:40:33.1005865Z', 'dateUpdated': '2020-07-30T20:40:33.36Z'}], 'tags': []}]
for i in Data:
creationtime= datetime.strptime(i["dateCreated"],"%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
ข้อผิดพลาด:
raise ValueError("unconverted data remains: %s" %
ValueError: unconverted data remains: .1005865Z
ฉันเหนื่อย :
%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ
ใครช่วยแนะนำรูปแบบที่ถูกต้องที่ฉันหายไป
คำตอบ
2 MrFuppes Aug 17 2020 at 09:13
ถ้าคุณจริงๆมี 7 ตำแหน่งทศนิยมวินาทีเศษส่วนและไม่สนใจเกี่ยวกับ 1/10 ของ microsecondsคุณสามารถใช้re.sub
และdatetime.fromisoformat
:
import re
from datetime import datetime
s = "2020-07-30T20:40:33.1000000Z"
dt = datetime.fromisoformat(re.sub('[0-9]Z', '+00:00', s))
print(dt)
print(repr(dt))
2020-07-30 20:40:33.100000+00:00
datetime.datetime(2020, 7, 30, 20, 40, 33, 100000, tzinfo=datetime.timezone.utc)
... หรือใช้dateutil
ตัวแยกวิเคราะห์:
from dateutil import parser
dt = parser.parse(s)
print(dt)
print(repr(dt))
2020-07-30 20:40:33.100000+00:00
datetime.datetime(2020, 7, 30, 20, 40, 33, 100000, tzinfo=tzutc())
... หรือแม้กระทั่งpandas
to_datetime ถ้าคุณอาจทำงานกับ lib นั้นต่อไป:
import pandas as pd
dt = pd.to_datetime(s)
print(dt)
print(repr(dt))
2020-07-30 20:40:33.100000+00:00
Timestamp('2020-07-30 20:40:33.100000+0000', tz='UTC')
มักไม่เกี่ยวข้อง (ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน) แต่โปรดทราบว่าความสะดวกทำให้คุณเสียเวลามากขึ้น:
%timeit datetime.fromisoformat(re.sub('[0-9]Z', '+00:00', s))
1.92 µs ± 151 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
%timeit parser.parse(s)
79.8 µs ± 3.46 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
%timeit pd.to_datetime(s)
62.4 µs ± 1.17 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)