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.subและdatetime.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)

... หรือใช้dateutilตัวแยกวิเคราะห์:

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())

... หรือแม้กระทั่งpandasto_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)