Курс Python → Работа с датой и временем в Python

Модуль datetime в Python предоставляет возможность работать с датами и временем различными способами. С его помощью можно создавать объекты для представления даты, времени или их комбинации. Он обеспечивает удобный интерфейс для работы с датами и временем, позволяя выполнять различные операции, такие как сложение, вычитание, сравнение и форматирование.

Основным классом, который предоставляет модуль datetime, является класс datetime. С его помощью можно создавать объекты, представляющие конкретные моменты времени или периоды времени. Класс datetime имеет множество методов для работы с датами и временем, таких как получение компонентов даты и времени, изменение значений компонентов и многое другое.

Пример использования модуля datetime для создания объекта, представляющего текущую дату и время:


import datetime

now = datetime.datetime.now()
print(now)

Модуль datetime также предоставляет классы date и time для работы только с датой или временем соответственно. Эти классы позволяют выполнять операции только с соответствующими компонентами (датой или временем), что может быть удобно в определенных ситуациях.

В целом, модуль datetime является мощным инструментом для работы с датами и временем в Python, который обеспечивает широкие возможности для манипулирования датами и временем. Он позволяет легко выполнять различные операции с датами и временем, что делает его необходимым инструментом при работе с временными данными в Python.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Функции в Python
  2. OrderedDict — упорядоченный словарь
  3. Lambda Functions in Python
  4. Логирование с Loguru
  5. Определение основы слова с showballstemmer
  6. Сравнение объектов в Python
  7. Частичное применение функций в Python
  8. Объединение списков в Python
  9. Структуры данных в Python
  10. Модуль math: константы π и e
  11. Присвоение значений переменным в Python
  12. Повторение и перенос строки
  13. Профилирование данных с Pandas.
  14. Шаблоны и наследование в Flask
  15. Сумма элементов списка
  16. Подсчет вхождений элементов
  17. Оптимизация параметров в Python
  18. Работа с collections.Counter
  19. Группы исключений в Python
  20. Векторизация в Python с NumPy.
  21. Проверка на истинность объектов в Python
  22. Установка Git и AWS CLI
  23. Основные операции с Numpy
  24. Функция zip() в Python
  25. Вывод переменной и строки в Python
  26. Создание виртуальной среды
  27. Обработка ошибок в Python
  28. Логирование с Loguru
  29. Настройка шрифта и цвета в Tkinter
  30. Управление контекстом выполнения кода
  31. Названия переменных
  32. Работа с географическими данными в Python
  33. Принцип одной функции
  34. Создание словарей и множеств в Python.
  35. Асинхронное программирование с asyncio
  36. Метод ifloordiv для пользовательских классов
  37. Использование обратной косой черты в f-строках
  38. Проверка типов с использованием isinstance
  39. Создание и обучение модели с Keras
  40. Подсчет элементов в Python
  41. Округление в Python
  42. Оптимизация гиперпараметров в Python
  43. Замер времени выполнения кода
  44. Виртуальное окружение Python
  45. Объединение списков в Python
  46. Работа с deque из collections
  47. Чтение бинарного файла в Python.
  48. Передача аргументов через **arguments

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию