Курс Python → Получение текущей даты и времени с помощью datetime

В процессе разработки на Python, особенно при создании скриптов для автоматизации задач или ведении логов, часто возникает необходимость узнать текущее время и дату. Многие новички могут столкнуться с вопросом, как это сделать, не прибегая к сторонним библиотекам. К счастью, стандартная библиотека Python включает в себя мощный модуль datetime, который уже предоставляет все необходимые инструменты для работы с датами и временем.

Для получения текущей даты и времени в Python достаточно вызвать метод datetime.now(). Этот метод возвращает объект datetime, который содержит информацию о текущем времени, включая год, месяц, день, часы, минуты и секунды. Это позволяет легко интегрировать метки времени в ваши скрипты, что особенно полезно при логировании или создании временных меток для различных событий.

Вот простой пример того, как использовать datetime.now() для получения текущей даты и времени:

import datetime

# Получаем текущее время и дату
now = datetime.datetime.now()

# Выводим результат
print("Текущая дата и время:", now)

В некоторых случаях может потребоваться выводить только дату или только время. Это можно сделать с помощью атрибутов объекта datetime. Например, атрибут .date() позволяет получить только дату, а .time() — только время. Вот как это можно сделать:

# Получаем только дату
current_date = now.date()
print("Текущая дата:", current_date)

# Получаем только время
current_time = now.time()
print("Текущее время:", current_time)

Таким образом, использование модуля datetime в Python позволяет легко и быстро получать текущую дату и время без необходимости установки дополнительных библиотек. Это делает его идеальным инструментом для логирования, создания временных меток и генерации отчетов. Благодаря простоте и удобству работы с этим модулем, вы сможете сосредоточиться на более важных задачах, не отвлекаясь на сложности работы с датами и временем.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Использование *args
  2. Оптимизация создания строк
  3. Использование функции enumerate()
  4. Частичное применение функций в Python
  5. Метод __imod__ для Python
  6. ChainMap избыточные ключи
  7. Необязательные аргументы в Python
  8. Библиотека schedule: планировщик задач
  9. Изучение объектов с помощью dir()
  10. Метод gt в Python
  11. Преобразование многоуровневого словаря
  12. Возврат нескольких значений
  13. Проверка версии Python
  14. Виртуальные среды в Python
  15. Создание матрицы в Python
  16. Установка и использование Virtualenv
  17. Аннотации типов в Python
  18. Множественное наследование в Python
  19. Установка random seed в Python
  20. Поиск шаблона в строке
  21. Расширение информации об ошибке в Python
  22. Декоратор total_ordering для класса Point
  23. Получение обратного списка чисел
  24. Избегание циклических зависимостей классов в Python
  25. Работа с файлами в Python
  26. Функция enumerate() в Python
  27. Оператор «and» в Python
  28. Python Менеджер контекста
  29. Отладка производительности Python
  30. Лямбда-функции в Python
  31. Поиск наиболее частого элемента в списке
  32. Модуль Operator в Python
  33. Потоковый ввод в Python
  34. Определение имен функций
  35. Создание новых списков в Python
  36. Логирование в Python
  37. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  38. Декораторы с @wraps
  39. %pinfo: получение информации об объекте
  40. Списковое включение в Python
  41. Работа с атрибутом dict
  42. Декораторы в Python
  43. Удаление элементов по срезу
  44. Функции map() и reduce() в Python
  45. Удаление элемента по индексу в Python
  46. Логирование с Loguru
  47. Преобразование списка в словарь через генератор
  48. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  49. Принципы LSP и ISP в Python
  50. Работа с файлами в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний